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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

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