Claudiu, Gilles et Ciprian, tous les trois enseignants-chercheurs à ENSTA Bretagne ont obtenu en 2023 leur diplôme d’Habilitation à Diriger des Recherches, reconnaissance du haut niveau et de la maturité de leurs activités scientifiques.
Claudiu Badulescu - laboratoire IRDL
Collage des matériaux
Les assemblages multi-matériaux se multiplient dans l’industrie. Depuis 2012, les recherches de Claudiu Badulescu portent sur la caractérisation de ces assemblages à l’aide de tests non destructifs, ainsi que sur la modélisation de leurs comportements en fonction de divers paramètres : environnement, nature des matériaux, etc.
De nouvelles pistes sont actuellement explorées, comme l'utilisation d'adhésifs biosourcés (d’origine naturelle) pour remplacer leurs équivalents synthétiques ainsi que la mise au point de propriété autocicatrisante pour les structures collées difficiles d’accès.
Ciprian Téodorov - laboratoire Lab-STICC
Vérification logicielle automatisée
Pour gagner en fiabilité et assurer le bon fonctionnement des logiciels, la vérification formelle se développe. Elle consiste à analyser l'exactitude du fonctionnement des programmes logiciels, en comparant deux représentations différentes. Depuis 10 ans Ciprian a suivi une voie alternative. Il développe une nouvelle approche, G∀min∃, qui propose une architecture logicielle modulaire, compositionnelle et réutilisable pour la conception d’une grande variété d’outils d’exploration du comportement des programmes logiciels.
Gilles Le Chenadec - laboratoire Lab-STICC
Exploration sous-marine
Amplifier l’exploration des océans et les activités humaines en mer induit l’utilisation de robots toujours plus autonomes, aptes à se repérer, à se déplacer et à analyser des données. Gilles s’intéresse à la perception automatique du milieu sous-marin par le développement de méthodes basées sur l'analyse des ondes acoustiques sous l’eau, en combinant modélisation acoustique, traitement statistique du signal et de l'image et machine learning. Le chercheur développe également de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique (machine et reinforcement learning) pour une pilotage automatisé et optimisé des robots sous-marins.
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