Responsable d'Équipe
Mauro DALLA MURA
Responsable d'Équipe Adjoint
Gabriel VASILE
Membres de l'Équipe
Permanents
Chercheur(s) Émérite(s)
Non-Permanents
Mot(s) Clé(s)
AI/ ML basé sur la physique, acoustique, radar, EEG, interfaces cerveau-ordinateur, observation de la Terre, analyse d’images médicales, biométrie, surveillance environnementale, imagerie computationnelle, multi-X (modale / dimensionnelle / temporelle), planification d’expériences optimales
L’équipe PICSA développe des méthodes avancées alliant traitement du signal et des images, apprentissage automatique, intelligence artificielle explicable et géométrie riemannienne pour la détection d’anomalies, la sécurité et l’analyse de données multivariées. En intégrant des systèmes dynamiques et l’optimisation expérimentale, nous concevons des approches innovantes en imagerie computationnelle et en traitement des données 3D.
Emanant de l’ex-équipe SigmaPhy, l’équipe PICSA estrattachée à l’Observatoire des Sciences de l’Univers de Grenoble (OSUG).
Chiffres Clés
ERC
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Axes de Recherche
- Physique et Télédétection : L’observation et la surveillance de l’environnement reposent sur le développement de méthodes avancées en traitement du signal et des images pour les données de télédétection, incluant les capteurs optiques, acoustiques et radar, aéroportés ou satellitaires. Nos thèmes de recherche se concentrent sur les sciences de l’information appliquée, en utilisant des méthodes numériques, l’apprentissage machine et l’IA informée par la physique pour extraire des informations pertinentes. Nous étudions la caractérisation, la détection, la classification et la localisation à partir des représentations temps-fréquence, tout en tenant compte de la physique et de la propagation. Ces méthodes offrent des avantages par rapport aux approches conventionnelles d’observation. Nos recherches incluent l’observation de la Terre par télédétection (cartographie géophysique, interface air-mer) et le monitorage acoustique (sous-marin, aérien, bioacoustique). Un développement porteur est le traitement des données frugal, permettant de réduire le nombre des paramètres du modèle sans compromis sur la robustesse et la performance par rapport à l’application d’intérêt.
- Analyse et Interprétation de Contenus Multimédias : Les travaux de recherche de cet axe portent sur l’analyse et l’interprétation de contenus multimédias de différentes modalités, tels que les images, les vidéos, les textes, les objets 3D et leurs combinaisons. Nous nous intéressons particulièrement aux problématiques de recherche liées à certains aspects importants des outils et applications d’IA, tels que la capacité de généralisation, l’interaction entre les différentes modalités, l’explicabilité et la robustesse, afin de garantir une utilisation fiable et responsable de l’IA. Par exemple, nos travaux sur la détection des deepfakes, non seulement des images, mais aussi par extension à d’autres contenus (vidéos, scans 3D, etc.). Nous nous concentrerons sur le développement de méthodes efficaces en données d’entraînement et généralisables à des générateurs de deepfakes inconnus.
- Imagerie biomédicale : Cet axe de recherche porte sur l’étude des signaux biomédicaux et il se décline en quatre sous-domaines. Le premier porter sur les interfaces cerveau-machine non invasives basées sur l’électroencéphalographie. Forts de notre expérience en géométrie Riemannienne, nous développons des réseaux de neurones riemanniens, c’est-à-dire, des réseaux où les couches sont définies sur une variété riemannienne plutôt qu’en espace euclidien. Un deuxième sous-domaine concerne l’enregistrement robuste, la fusion multimodale et l’amélioration des images à faible dose. L’apprentissage profond intégré à l’IA explicable est privilégié pour une prise de décision fiable. Un troisième sous-domaine porte sur l’optimisation de l’acquisition des données pour améliorer l’extraction de sources via des réseaux de capteurs. Pour finir, un quatrième sous-domaine porte sur le développement des outils d’aide au diagnostic et d’assistance informatique pour l’analyse d’imagerie multimodale (EEG/MEG, IRMF, NIRS, etc. ) dans des contextes cliniques et pratiques réels, tels que le suivi fœtal pendant la grossesse (ECG, PCG) et l’estimation de la force d’appui pour l’analyse de la performance sportive (EMG, jauges de contraintes, etc.) en lien avec l’équipe MOVE.
Prix et Distinctions
Plateformes et Expérimentations
PICSA s’appuie sur différents plateaux techniques du GIPSA-lab.
Le Département en Images
Evolution des glaciers analysée par PICSA
Crédit photo © GIPSA-lab
Projets en Cours
Faits Marquants
2023
Organisation du 29ème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, GRETSI’2023.
Partenariats
Partenaires Académiques
- Académie Chinoise des Sciences
- CEA LETI
- CSTB
- INSERM
- LabEx OSUG
- LIRMM
- LS2N
- Military Technical Academy "Ferdinand I" of Bucharest
- Politehnica University of Bucharest
- Sharif University of Technology
- Technological University of Panama
- University of Otago
- WOODSHOLE Oceanographic Institute
Partenaires Industriels
- ACOUSTB
- Allegro DVT
- ALSEAMAR
- ATOS
- Corys
- EDF
- ENGIE Green
- Lynred
- Ōberon Sciences
- Schneider Electric
- ST Microelectronics
