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Lancement de RENAFI, le réseau national des filiales de valorisation de la recherche

Fortes de nombreuses années de partage d‘expériences au sein du Réseau C.U.R.I.E., quinze structures adossées aux plus grandes universités et écoles d’ingénieurs françaises ont décidé de faire valoir cette collaboration en tant que réseau national des filiales de valorisation de la recherche – RENAFI.


Avec pour dénominateur commun, la valorisation de la recherche publique, ces structures ont pour ambition de soutenir l’innovation de notre territoire et de développer les relations vertueuses entre la recherche publique et le monde socio-économique.

AMVALOR est fière d’être membre de ce réseau. 

 

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Parution du rapport d’activité 2021 !

Le Rapport d'Activité 2021 retrace les faits marquants de l’institut Carnot ARTS pour l’année écoulée. Au sommaire :  ■ Présentation de l’institut Carnot ARTS■ Le comité de direction de l’institut...

Un projet ?

Le laboratoire LISPEN décroche un projet ANR Jeune Chercheur, porté par Arnaud Polette, enseignant-chercheur sur le campus Arts et Métiers d’Aix-en-Provence. Le projet GENERAT3D vise à générer automatiquement des données multimodales d’assemblages de pièces mécaniques pour l’apprentissage machine en rétro-conception de produits. 

L’objectif de GENERAT3D est de développer des méthodes de génération automatique de grands volumes de données pour alimenter des méthodes d’apprentissage machine pour la rétro-conception de pièces et d’assemblages mécaniques. 

Des méthodes de génération de données artificielles pour l’apprentissage machine 

Récolter et labelliser des données pour l’apprentissage machine est un travail qui peut s’avérer chronophage, tout particulièrement dans le contexte multimodal de la rétro-conception de produits où il est nécessaire d’avoir une labellisation par pièce et par assemblage dans plusieurs types de représentations 2D et 3D. Pour cela des méthodes d’augmentation de données CAO, de génération d’images photo-réalistes, de nuages de points « tels que scannés », ainsi que de cartes de profondeurs seront développées. Des cas d’études utilisant ces données seront développés lors du projet afin d’illustrer leurs exploitations. 

Impacts et retombées prévus pour l’Industrie du Futur 

La mise à disposition de ces méthodes de génération de grands volumes de données (ainsi que de jeux de données déjà générés) permettra en premier lieu la mise en place de nouvelles méthodes de rétro-conception de produits telles que l’aide à la rétro-conception ou l’automatisation de la rétro-conception. 

À plus long terme, ces méthodes seront également profitables à d’autres applications en lien avec l’ingénierie des systèmes dans un contexte d’Industrie du Futur où l’apprentissage machine permet aujourd’hui de lever de nouveaux verrous scientifiques, telles que la conception de produits, le fonctionnement en temps réel des jumeaux numériques, la détection d

 

L'institut Carnot ARTS

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+33 (0)1 71 93 65 66

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