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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

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