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Actualité
Cette compétition a rencontré un franc succès avec plus de 76 participants et près de 600 soumissions ! En mai dernier, SystemX lançait une compétition « Machine learning for physical simulation challenge : the powergrid usecase ». Son objectif : développer de nouveaux modèles de Machine Learning pour accélérer les simulations de flux électriques de plusieurs…
Actualité
Cette compétition a rencontré un franc succès avec 237 participants et plus de 650 soumissions ! En juillet, SystemX lançait une compétition NeurIPS 2024 « Harnessing Machine Learning for Computational Fluid Dynamics in Airfoil Design ». Cette compétition, hébergée sur Codabench, est centrée sur la simulation de la conception d’un Airfoil, en utilisant le jeu de données AirfRANS…
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L’institut a proposé un processus outillé de revue collaborative de modèles hétérogènes en contexte d’entreprise étendue.
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SystemX a déployé, en collaboration avec MOIA (la marque du groupe Volkswagen dédiée aux nouvelles mobilités), Renault Group et SNCF, des chaînes de simulation visant à dimensionner et à évaluer de nouveaux services de mobilité et de logistique.
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L’IRT SystemX a développé une chaîne numérique d’outils et de méthodes innovantes, capable de simuler un procédé de fabrication additive de type LMD (Laser Metal Deposition).
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Pour répondre au défi du déploiement du réseau 5G à grande échelle, l’IRT SystemX a réalisé une preuve de concept en s’appuyant sur la solution radio-logicielle open source OpenAirInterface (OAI).
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L’IRT SystemX développe, en collaboration avec Naval Group, Atos, Airbus, SPIE et BeijaFlore, une plateforme cyber-physique dédiée à la recherche en cybersécurité.
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La digitalisation ne cesse de transformer les industries stratégiques françaises telles que les systèmes de transports intelligents
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La plateforme InteractiveAI, fruit d’une collaboration entre l’IRT SystemX, Dassault Aviation, Orange, RTE et SNCF, accompagne la supervision et le pilotage des systèmes critiques et complexes grâce à une approche innovante associant des technologies d’IA interactive et d’interaction Homme-Machine.
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La plateforme LIPS (Learning Industrial Physical Simulation), conçue et développée par l’IRT SystemX, propose une nouvelle procédure d’évaluation des approches hybridant intelligence artificielle (IA) et simulation physique. Sa finalité : benchmarker et évaluer les modèles hybrides dans des domaines physiques complexes, et ainsi contribuer à leur amélioration continue.
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MIC Core est un standard rassemblant les principales métadonnées à utiliser pour décrire des simulations à l’aide de cartes d’identité de modèle (ou Model Identity Card). MIC Core, clé de voûte de la gestion des processus et des données de simulation, a pour objectif de réduire les cycles de développement de systèmes développés à l’aide…
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Dans le cadre du programme Confiance.ai, l’IRT SystemX a développé DebiAI, un outil open source de data profiling conçu pour optimiser la qualité de les datasets et la performance des modèles d’intelligence artificielle (IA).