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For the 6th time a team composed of meteorologists, gas balloons specialists and engineers from the HEIA-FR have worked together as the race head quarter of the swiss team of Laurent Scyboz and Nicolas Tièche for the Gordon Bennet race 2019. Members of FRISAM who have developped mathematical models of the balloons dynamics and trajectory predictions where part of the scientific team. This year the race started in Montbéliard (France). The Swiss team won the competition with a traveled distance of 1 774 km up to the Black sea in Romania .
En 2017, l’article «On a Formal Model of Safe and Scalable Self-driving Cars» de Shalev-Schwartz, Shammah et Shashua a été publié sur le serveur Preprint arXiv. Dans cet article, un modèle déterministe de sécurité, nommé RSS, pour les véhicules autonomes est présenté. Ce modèle assure que si tous les acteurs respectent les règles énoncées, plus aucun accident n’aura lieu. Le but de notre projet était de valider les affirmations basées sur des considérations physiques et mathématiques ainsi que de trouver des contre-exemples, s’il y a lieu. Bien que l’approche présentée dans cet article semble prometteuse, nous avons trouvé des points à clarifier et construit des situations, pour lesquelles le modèle RSS ne garantissait pas l’absence totale d’accidents. De plus, nous avons quelques idées sur des pistes d’améliorations pour ce modèle que nous devons approfondir dans une deuxième étape.
A basic task in mathematics or mathematical modelling consists in solving equations. Since it is often times impossible to solve equations analytically, one is interested in understanding properties of the solution space of the equation, e.g. its cardinality. In this work we construct a method that allows to count the number of solutions of a real equation in one real variable without solving the equation. Based on geometric ideas, we construct an integral that counts the number of solutions to an equation under mild regularity assumptions.
En collaboration avec une doctorante en micropaléontologie et afin de comprendre l’évolution d’organismes marins fossilisés, nous avons procédé à plusieurs analyses statistiques pour déterminer si les dimensions caractéristiques de ces organismes permettaient de les grouper en différentes familles. Ces analyses ont été menées pour deux périodes d’observations distinctes et à différentes localisations géographiques.
Au sein de cette étude, nous cherchons à identifier les moyens à disposition d’une organisation publique pour prévenir un conflit entre le travail et la vie personnelle dans un milieu peu enclin à concilier ces deux sphères: le métier de policier. Pour ce faire, nous allons chercher à comprendre quels sont les impacts de certaines variables organisationnelles (la perception de l’autonomie, des exigences de la tâche, du soutien social et organisationnel) et d’une variable psychographique (le sentiment de cohérence) sur la perception de ce conflit.
Notre méthodologie mixte mobilise différentes approches : une étude quantitative qui permet d’explorer les données et des entretiens individuels.
This project was conducted during my PhD thesis: a joint collaboration between the University of Fribourg (Ecology and Informatics departments) and the HEIA-FR. Using a real dataset of niche-overlap graphs (graphs that depict the competition between species in the nature), we firstly developed a novel algorithm to detect efficiently chordless cycles and showed that these cycles are numerous in these graphs. Secondly, we investigated the structure of these networks using the theory of graphs. Finally, we simulated the abundance of species over time using systems of Lotka-Volterra differential equations and investigated the persistence of these species inside niche-overlap graphs networks using a generalized linear model.
La course Gordon Bennett (https://en.wikipedia.org/wiki/Gordon_Bennett_Cup_(ballooning)) est la plus ancienne et la plus connue des compétitions de ballons à gaz.
Nous avons développé un modèle décrivant la trajectoire du ballon. En installant quelques capteurs dans la nacelle du ballon, il est possible d’anticiper des situations atmosphériques potentiellement instables et de prédire le délestage nécessaire pour corriger la trajectoire.
Nous avons également développé des outils permettant de prédire le délestage du ballon, comme on peut le voir dans la figure ci-dessous.
De plus, nous avons développé des outils permettant de prédire la trajectoire du ballon.
Voir le site de Fribourg Freiburg Challenge pour des photos et des vidéos sur le sujet.
Sous une collaboration entre le Groupe ASAM et les départements de Chirurgies Plastiques des Hôpitaux Universitaires de Suisse, le Groupe ASAM a élaboré et mis en place une base de données destinée au collecte de données suite à une chirurgie bariatrique d’un-e patient-e, telles que les statuts pre et post bariatriques, les traitements prescrits, les complications et autres.
Le Groupe ASAM a récemment mis en ligne son hub Jupyter. Le projet a l’intention d’offrir aux étudiant-e-s un ensemble de cours interactifs, comme une introduction au logiciel statistique R. Grâce à Jupyter, on a la possibilité d’apprendre et de tester en ligne des lignes de code de différents langages tels que R, Python, Julia, etc. Dans les années à venir, les cours Master de statistiques appliquées donnés par le Groupe ASAM seront tous accompagnés d’un calepin Jupyter.