Equipe-projet

ASTRAL

Méthodes avancées d’apprentissage statistique et de contrôle
Méthodes avancées d’apprentissage statistique et de contrôle
Les activités de recherche de notre équipe se concentrent principalement sur le développement de méthodes statistiques et probabilistes avancées pour l'analyse et le contrôle de systèmes stochastiques complexes. Notre approche est basée sur le triptyque suivant :
 
Modélisation statistique/stochastique, Estimation/calibration et Contrôle/décision
 
Nos recherches dans ces trois domaines peuvent se résumer de la façon suivante :
  • Modélisation statistique et stochastique : Conception et analyse de modèles statistiques et stochastiques réalistes pour des systèmes complexes de la vie réelle, en tenant compte de divers phénomènes aléatoires. Analyse mathématique qualitative et quantitative de la stabilité et de la robustesse de modèles statistiques et stochastiques.
  • Estimation/calibrage : Méthodes théoriques et numériques pour estimer les paramètres et les états aléatoires du modèle à partir de données bruitées. Analyse mathématique de la performance et de la convergence d'algorithmes d'apprentissage statistiques et stochastiques.
  • Décision et contrôle : Méthodes théoriques et numérique pour des problèmes de contrôle optimal stochastique. Analyse mathématique du comportement asymptotique et de la robustesse de systèmes stochastiques contrôlés. Théorie des jeux.
Centre(s) inria
Bordeaux - Sud-Ouest
En partenariat avec
Université de Bordeaux,Institut Polytechnique de Bordeaux,Naval Group,CNRS

Membres

Responsable de l'équipe

Audrey Plaza

Assistant(e) de l'équipe