Base des structures de recherche Inria
Processus Aléatoires Spatio-Temporels et Applications
TOSCA-NGE (SR0857FR) → PASTA
Statut:
Décision signée
Responsable :
Madalina Deaconu
Mots-clés de "A - Thèmes de recherche en Sciences du numérique - 2024" :
Aucun mot-clé.
Mots-clés de "B - Autres sciences et domaines d'application - 2024" :
Aucun mot-clé.
Domaine :
Mathématiques appliquées, calcul et simulation
Thème :
Approches stochastiques
Période :
01/12/2020 ->
31/12/2027
Dates d'évaluation :
01/12/2022
Etablissement(s) de rattachement :
U. DE LORRAINE, CNRS
Laboratoire(s) partenaire(s) :
IECL (UMR7502)
CRI :
Centre Inria de l'Université de Lorraine
Localisation :
Institut Élie Cartan de Lorraine – UMR 7502
Code structure Inria :
051112-0
Numéro RNSR :
202023683K
N° de structure Inria:
SR0900AR
PASTA
Processus Aléatoires Spatio-Temporels et leurs Applications
PASTA est une équipe de recherche commune entre Inria - Nancy Grand Est, le CNRS et l'Université de Lorraine, située à l'Institut Elie Cartan de Lorraine.
L’objectif de l’équipe PASTA est de construire et de développer de nouvelles méthodes et techniques en valorisant et en imbriquant la modélisation stochastique et les outils statistiques pour intégrer, analyser et améliorer les données réelles.
Les spécificités de PASTA sont :
Le fil conducteur de notre recherche est de développer des modèles stochastiques spatio-temporels «enrichis par les données», à travers une perspective mathématique. Plus précisément, nous exploitons conjointement les outils fondamentaux de probabilité et de statistique: l'analyse des données et les techniques des processus stochastiques. Nous visons à explorer les trois aspects différents – à savoir : la forme, le temps et l'environnement - d'un même phénomène. Ces méthodologies mathématiques seront destinées à résoudre des problèmes de la vie réelle à travers de partenariats interdisciplinaires et industriels.
Les principaux domaines d'application sont : l'assurance, la géophysique, la géologie, la médecine, l'astronomie et la finance.
- Modélisation stochastique : structure spatio-temporelle du modèle induit par le phénomène étudié
- Algorithmes de simulation : comportement spatio-temporel du modèle induit par le phénomène étudié
- Inférence et analyse des données: interactions spatio-temporelles entre l'environnement et le modèle induit par le phénomène étudié
Collaborations académiques
Partenariats industriels