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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

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