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Créé en 1980, le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) est une unité mixte de recherche (UMR 7039) commune à l'Université de Lorraine et au CNRS (Institut des sciences informatiques - ex INS2I). Il accueille également des chercheurs de l'Institut de Cancérologie de Lorraine (ICL, Centre de lutte contre le cancer), du CHRU de Nancy, du CHR de Metz-Thionville et du LIST à Luxembourg-Ville.
 

Au 1er janvier 2023, le laboratoire compte 107 enseignants-chercheurs, 3 émérites, 10 chercheurs CNRS, 11 autres chercheurs de l'UL, de l'ICL et du CHU ou d'organismes externes, 13 post-docs, 90 doctorants et 33 (dont 28 CDI et 5 CDD) ingénieurs, techniciens ou administratifs. Il fait partie de la Fédération de Recherche Charles Hermite Automatique, Informatique, Mathématiques de Lorraine et du pôle scientifique Automatique, Mathématiques, Informatique et leurs Interactions (AM2I) de l'université de Lorraine.

S’appuyant sur les sciences du numérique, le laboratoire est reconnu à l’international pour ses activités dans les domaines du traitement du signal et des images, du contrôle et du génie informatique, mais aussi pour ses travaux en santé en lien avec la biologie et les neurosciences.

Aujourd’hui, ses recherches fondamentales et appliquées lui permettent d’accompagner les évolutions de la société et dépassent les problématiques industrielles classiques : production d’énergie, gestion de la ville intelligente ou des transports. Elles s’ouvrent, en santé, au diagnostic et aux soins en cancérologie et en neurologie. Elles croisent la sociologie, à l’écoute des comportements sociaux et des dynamiques d’opinion et investissent le champ du développement durable, au service de l’économie circulaire et des systèmes écologiques.

L'ensemble des recherches est organisé en trois départements.

Les Départements

 

 

Collaborations

 

 

Mots clefs

LPV systems Breast cancer Multi-component system Networked control systems Observability Unknown inputs Observer design Consensus Lyapunov stability Cancer Stabilization Robustness Photodynamic therapy Energy efficiency Systèmes linéaires Systems Engineering Robustesse State estimation Safety Lyapunov methods Estimation d'état Event-triggered control Synchronization Internet of Things Fault detection and isolation Fluorescence Fault diagnosis Modelling Classification Linear matrix inequalities Glioblastoma Neural networks Simulation MTHPC Diagnostic Multi-agent systems Model-free control Thérapie photodynamique Fault estimation Stability Systèmes non linéaires Optimization E-maintenance Maintenance EEG Uncertainty Optimal control Dependability Observers Reliability Bilinear systems Uncertain systems Availability Descriptor systems Nonlinear observer Fiabilité Ontology LMIs Linear matrix inequality Singular systems Linear systems Switched systems Estimation Diagnosis Optimisation Security Multiple model Fault tolerant control Interoperability Parameter estimation Data reconciliation Fault detection Instrumental variable Reconfiguration Prognostics Identification Graph theory Détection de défaut ingénierie Observer-based control Hybrid systems Monte Carlo simulation LMI Radiotherapy Stability analysis Neural network Industry 40 Wireless sensor networks Modélisation Sûreté de fonctionnement Epilepsy Nonlinear system System identification Nonlinear systems Observer Robust control Flatness Modeling Machine learning Prognostic Fault-tolerant control