L’idée de mener votre programme de recherche vous intéresse ? Vous souhaitez développer des technologies utiles et apporter une réponse concrète aux défis technologiques majeurs de notre société ? Décrochez votre bourse AI Rising Talents et concrétisez vos idées !
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La notion d’audit pour les systèmes distribués reste encore peu explorée et les approches existantes peinent à concilier exhaustivité des traces et confidentialité des accès. Le CEA-List et ses partenaires ont développé un nouveau cadre formel pour auditer les accès sans fuite d’information.
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Fuzzing, exécution symbolique et interprétation abstraite, entre autres techniques, permettent de découvrir des bugs dans nos programmes à un rythme sans précédent. Mais une question se pose alors : que faire de tous ces bugs ?
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En spectrométrie gamma, il existe une forte demande pour des algorithmes automatiques assurant une prise de décision rapide pour des mesures in situ à faible statistique.
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L’intégration récente dans Frama-C de techniques génériques d’analyse incrémentale permet de vérifier rapidement un code après des modifications localisées.
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Cet article présente une méthodologie innovante utilisant l’apprentissage automatique pour accélérer la modélisation de la consommation de puissance des architectures numériques.
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Le CEA-List propose une méthodologie qualitative pour évaluer les coûts économiques et environnementaux des jumeaux numériques, basée sur trois critères clés : la maturité, l’acquisition d’équipements et l’expérience utilisateur.
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Dans le cadre du projet Arqane, le CEA-List, en collaboration avec le CEA-LITEN, a contribué à des avancées significatives en matière de monitoring des procédés et de structuration des données, au service de l’industrialisation du nucléaire civil.
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Les chercheurs du CEA-List ont développé deux stratégies numériques innovantes pour améliorer la simulation de la propagation d’ondes visco-élastiques dans des matériaux complexes, souvent utilisés dans le contrôle non destructif.
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LEBNN (Latent-Energy-Based Neural Network) est une architecture de réseaux de neurones conçue pour accélérer la simulation multi-physique des structures hyperélastiques en statique.
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