Isabelle Queinnec

Projet DGA-ONERA SEFA IKKY - (2016-2019)
Intitulé : Validation de lois de commande
Partenaires : ONERA, LAAS-CNRS, AIRBUS, Dassault
Responsable LAAS : Sophie Tarbouriech
Objectifs : Dans le cadre de la tâche « Quantification d'incertitudes sur modèle hybride », analyse en robustesse et performance de systèmes hybrides, représentés par une dynamique continue mixée avec une dynamique discrète représentant les changements d'une variable logique.

Projet DYNAMOD du Centre National Interprofessionnel de l'Economie Laitière - Maison du Lait (CNIEL) - (2018-2019)
Intitulé : Dynamique, stabilité et robustesse d'un ferment de lait cru
Partenaires : TBI (coordonnateur), EI Purpan, LAAS-CNRS
Responsable LAAS : Isabelle Queinnec
Objectifs : Modélisation des interactions entre populations d'un consortium de souches d'une même espèce et adaptation à l’écosystème.

Projet région Occitanie OMICS du programme CLE (contrat Laboratoires Entreprises) - (2018-2020)
Intitulé : Optimisation d'un procédé membranaire intégré pour l'extraction de l'ammoniaque
Partenaires : TBI (coordonnateur), LAAS-CNRS, NEREUS (industriel)
Responsable : Mathieu Spérandio (TBI)
Objectifs : développement d’une technologie d’extraction liquide/liquide de l’azote grâce à l’application de membranes hydrophobes de type fibres creuses, incluant l’optimisation des conditions opératoires à partir d’un modèle dynamique du procédé et le contrôle de la concentration en azote de la solution ammoniacale produite

Projet ANR blanc HANDY (2019-2022)
Intitulé : Hybrid And Networked Dynamical sYstems
Partenaires : LAAS-CNRS (coordonnateur), GIPSA-Lab, CRAN, L2S
Responsable : Luca Zaccarian
Objectifs : Développer des outils de modélisation, d'analyse et de commande pour les systèmes en réseaux, et plus particulièrement les systèmes hybrides interconnectés

Projet DaMON du LabEx PERSYVAL (2021-2024)
Intitulé : Data-based Anesthesia Monitoring
Partenaires : GIPSA-Lab (coordonnateur), Verimag, LAAS-CNRS, CHU Rangueil, Université de Seville
Responsable : Mirko Fiacchini (GIPSA-Lab)
Objectifs : Modélisation et commande de systèmes d’anesthésie prenant en compte l’incertitude et la variabilité des dynamiques, association des approches de théorie de la commande et du machine learning exploitant des données réelles d’anesthésie. Assistance aux anesthésistes durant les opérations.