Projets
Projets actuels
Thèse en cours
Le nouveau paradigme qui sera exploré dans le cadre d’OSMIUM pourrait être qualifié de "metavers pour la simulation". Il s’agira de mobiliser l'intelligence de la machine, par le biais d'algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage machine, pour améliorer la précision de la simulation, accélérer les temps de résolution tout en maintenant dans un univers persistant les modèles et données qui pourront être manipulés de manière immersive.
OSMIUM (2024-2027)
Le nouveau paradigme qui sera exploré dans le cadre d’OSMIUM pourrait être qualifié de "metavers pour la simulation". Il s’agira de mobiliser l'intelligence de la machine, par le biais d'algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage machine, pour améliorer la précision de la simulation, accélérer les temps de résolution tout en maintenant dans un univers persistant les modèles et données qui pourront être manipulés de manière immersive.
ANR LUM-Vis (2022-2026)
La quantité et la complexité des données, que les simulations numériques génèrent, augmentent à un rythme effarant. D'autre part, la visualisation est un outil indispensable dans ce domaine pour guider les simulations et interpréter leurs résultats. Dans ce projet, nous nous attaquons à ce problème en proposant la conception d'une solution de visualisation in-situ de très grands maillages volumiques non-structurés complexes issus de simulations numériques, fournissant une abstraction sur la complexité et la taille des données en entrée.
Porteur
Le projet Visualisation Interactive et Collaborative en Immersion Distante 3D est issu de l'appel à projet 2021 pour le Soutien aux projets et infrastructures de pointe. Il a pour objetcif de développer une solution de visualisation haute performance multimodale à distance, par un affichage immersif sur différents dispositifs et de faciliter la collaboration et l'interaction entre les utilisateurs. Le projet s'inscrit dans le coeur des stratégies de l'URCA et de l'Unistra en soutenant les projets du Grand Est, qu'ils soient académiques ou industriels.
AAP VINCI-4D (2021-2026)
Le projet Visualisation Interactive et Collaborative en Immersion Distante 3D est issu de l'appel à projet 2021 pour le Soutien aux projets et infrastructures de pointe. Il a pour objetcif de développer une solution de visualisation haute performance multimodale à distance, par un affichage immersif sur différents dispositifs et de faciliter la collaboration et l'interaction entre les utilisateurs. Le projet s'inscrit dans le coeur des stratégies de l'URCA et de l'Unistra en soutenant les projets du Grand Est, qu'ils soient académiques ou industriels.
CPER ADAGE SHS (2021-2027)
ADAGE SHS vise à mettre en place ou maintenir des plateformes technologiques de pointes nécessaires à la recherche en SHS pour l’acquisition de données, dans les domaines suivants : expérimentation, cognition, mouvement humain, photogrammétrie et corpus. Le projet veut mettre en place un écosystème de recherche favorable aux collaborations inter-universitaires et interdisciplinaires, et aux différentes formes de partenariat (monde socio-économique, sphère industrielle, monde associatif) en lien avec les territoires. Il cherche à structurer les communautés, encourager les synergies, créer les conditions propices à l’émergence de projets ambitieux et innovants.
Thèse en cours
The main objective of this project is to determine the respective roles of dynamic postures and emotional facial expressions (EFE) in nonverbal communication, focusing on both basic and more socially complex mental states (e.g., pride, power…), much less probed in the literature. More specifically, we want to determine whether dynamic postures simply serve to reinforce EFEs, or supply specific additional information, and whether these cues are processed similarly by all genders.
ANR POSTURE
The main objective of this project is to determine the respective roles of dynamic postures and emotional facial expressions (EFE) in nonverbal communication, focusing on both basic and more socially complex mental states (e.g., pride, power…), much less probed in the literature. More specifically, we want to determine whether dynamic postures simply serve to reinforce EFEs, or supply specific additional information, and whether these cues are processed similarly by all genders.
ANR DIGITALIS
L'analyse et la compréhension de l'histoire des objets et des sites patrimoniaux nécessite de collecter un nombre important d'informations hétérogènes, issues de sources variées. Par ailleurs, la manipulation d'objets anciens est souvent délicate, voire impossible pour diverses raisons (distance, fragilité des objets, restrictions d'accès, etc.). L'objectif du projet DIGITALIS est de proposer des outils numériques dédiés à la gestion des données, leur stockage, leur pérennisation, leur réutilisabilité, ainsi que leur visualisation.
Thèse en cours
Applied to industry, spectral Monte Carlo (MC) light transport simulation allows addressing predictive rendering purposes. It is the main challenge to replace physical moke-up with virtual prototypes in aesthetic decision-making. However, virtual prototypes need computational costs related to convergence properties that require long rendering times for noise-free images. To reduce the expensive computational cost, we want to apply a machine learning algorithm to reduce the convergence time.
ANR LUCE
Applied to industry, spectral Monte Carlo (MC) light transport simulation allows addressing predictive rendering purposes. It is the main challenge to replace physical moke-up with virtual prototypes in aesthetic decision-making. However, virtual prototypes need computational costs related to convergence properties that require long rendering times for noise-free images. To reduce the expensive computational cost, we want to apply a machine learning algorithm to reduce the convergence time.
HEA3DVR
Les objectifs de ce projet sont les suivants :
Développer au sein de notre université un outil de formation moderne, en réalité virtuelle, dédié à l’anatomie dentaire et orofaciale, Rechercher une éventuelle supériorité de ce type d’enseignement sur les techniques classiques habituellement utilisées en termes de connaissances acquises par les étudiants, ...
AMI HEA3DVR Pédiatrie
Ce projet s'inscrit dans l'une des continuités du projet HEA3DVR. Il vise à développer la partie dédiée à la petite enfance et permettre aux étudiants d'acquérir les connaissances liées à la morphologie et la temporalité dentaire des très jeunes patients.
AMI IMMERSAN
Les étudiants en odontologie doivent mettre en application leurs connaissances dès l’entrée en première année du DFASO en stage clinique au sein pôle de médecine bucco-dentaire du CHU de Reims. Malgré un stage pré-clinique en fin de DFGSO qui leur permet d’observer des prises en charge de patients par leur pairs, la mise en situation clinique reste insuffisante. Le projet ImmerSan (Immersion Santé) vise à utiliser la plateforme de réalité virtuelle de l’UFR Odontologie afin de leur permettre une immersion contrôlée en milieu professionnel et réduire le stress de ces premières prises en charge.
Projets terminés
Thèse soutenue
Le projet ALAMO visait à proposer une solution permettant de visualiser de façon interactive des séries temporelles de données massives AMR (Maillage à Raffinement Adaptatif – ensemble dynamique de cellules raffinées hiérarchiquement) issues de simulations numériques sur un seul GPU. On parle ici de données massives, car elles ne tiennent pas en totalité en mémoire GPU (taille des données dépassant le téraoctet). Nous avons proposé une architecture out-of-core entièrement basée sur le GPU, reposant sur un système de cache établi via un partitionnement ad hoc identifié par une indexation de Hilbert (SFC) et géré par une table de pagination qui charge à la volée les données AMR requises depuis le disque vers le GPU.
ALAMO (2020-2024)
Le projet ALAMO visait à proposer une solution permettant de visualiser de façon interactive des séries temporelles de données massives AMR (Maillage à Raffinement Adaptatif – ensemble dynamique de cellules raffinées hiérarchiquement) issues de simulations numériques sur un seul GPU. On parle ici de données massives, car elles ne tiennent pas en totalité en mémoire GPU (taille des données dépassant le téraoctet). Nous avons proposé une architecture out-of-core entièrement basée sur le GPU, reposant sur un système de cache établi via un partitionnement ad hoc identifié par une indexation de Hilbert (SFC) et géré par une table de pagination qui charge à la volée les données AMR requises depuis le disque vers le GPU.
Thèse soutenue
Le projet ReVeRY va concevoir une grille de caméras spécifiques : un système rentable qui d’une part, va capter en une seule acquisition plusieurs points de vue à des expositions différentes, et d’autre part convertira un flux vidéo multi-vues, multi-exposé en un média riche de haute qualité. Une avancée majeure du projet consisteà résoudre conjointement une reconstruction de profondeur en haute gamme dynamique. Sa nature même permettra nouveaux usages, tels que le recadrage, la génération de nouveau point de vue et le ré-éclairage à la fois dans les étapes de post-production et de visualisation.
ANR ReVeRY (2017-2021)
Le projet ReVeRY va concevoir une grille de caméras spécifiques : un système rentable qui d’une part, va capter en une seule acquisition plusieurs points de vue à des expositions différentes, et d’autre part convertira un flux vidéo multi-vues, multi-exposé en un média riche de haute qualité. Une avancée majeure du projet consisteà résoudre conjointement une reconstruction de profondeur en haute gamme dynamique. Sa nature même permettra nouveaux usages, tels que le recadrage, la génération de nouveau point de vue et le ré-éclairage à la fois dans les étapes de post-production et de visualisation.
H2020 ERA-NET SCHEDAR (2018-2021)
Dance is an integral part of any culture. Through its choreography and costumes dance imparts richness and uniqueness to that culture. Over the last decade, technological developments have been exploited to record, curate, remediate, provide access, preserve and protect tangible CH. However, intangible assets, such as dance, has largely been excluded from this previous work. SCHEDAR will provide novel solutions to the three key challenges of archiving, re-using and re-purposing, and ultimately disseminating ICH motion data.
CPER F.F.C.A (2017-2020)
Le projet FFCA vise à ne pas considérer les technologies émergentes comme des briques isolées, mais à l’inverse, d’insister sur leur articulation, et en plaçant l’homme au cœur de la démarche. Le projet FFCA, doit permettre d’une part à l’échelle régionale, d’animer une structure de réseau de plateformes technologiques disponibles et de les positionner thématiquement par rapport à l’usine du futur et d’orchestrer la diffusion de leur existence auprès des acteurs locaux.
CPER VIDEX (2017-2020)
L’objet de ce projet vise à fournir à la communauté scientifique régionale et interrégionale un nouvel outil d’investigation à la hauteur des enjeux visés dans le cadre des différents axes de la S3 mais aussi et par extension d’appuyer le projet 3D NeuroSecure, projet multidisciplinaire associant biophysiciens, médecins et informaticiens ayant pour objet de développer un « microscope virtuel intelligent et collaboratif » pour des cibles thérapeutiques identifiées dans la maladie d’Alzheimer.
Thèse soutenue
Le projet 3DNeuroSecure vise à utiliser de manière innovante le potentiel du calcul haute performance. L’objectif est de confronter les données massives issues d’images 3D de cerveau entier à l’échelle microscopique dans des modèles expérimentaux (>100To), ainsi que les données d’imagerie cellulaire à haut débit avec les données de simulations numériques à l’échelle atomique.
PIA2 3D NeuroSecure
Le projet 3DNeuroSecure vise à utiliser de manière innovante le potentiel du calcul haute performance. L’objectif est de confronter les données massives issues d’images 3D de cerveau entier à l’échelle microscopique dans des modèles expérimentaux (>100To), ainsi que les données d’imagerie cellulaire à haut débit avec les données de simulations numériques à l’échelle atomique.
Thèse soutenue
Dans cette collaboration avec PSA et United VR, les travaux menés portaient sur la modélisation, l’acquisition et la simulation de matériaux multicouches et plus particulièrement sur le au rendu de matériaux spéculaires à couches minces, avec pour objectif la simulation réaliste du Cielo (composant des toits panoramiques des voitures). Cependant, les calculs ondulatoires sous-jacents nécessitent une description précise de la structure des matériaux considérés, des ingrédients souvent gardés sous scellés dans l’industrie.
Collab PSA (2015-2018)
Dans cette collaboration avec PSA et United VR, les travaux menés portaient sur la modélisation, l’acquisition et la simulation de matériaux multicouches et plus particulièrement sur le au rendu de matériaux spéculaires à couches minces, avec pour objectif la simulation réaliste du Cielo (composant des toits panoramiques des voitures). Cependant, les calculs ondulatoires sous-jacents nécessitent une description précise de la structure des matériaux considérés, des ingrédients souvent gardés sous scellés dans l’industrie.
FUI ICOS (2013-2018)
Né du besoin exprimé par des praticiens hospitaliers de limiter les sources de contamination bactérienne au bloc opératoire dans un contexte où les outils informatiques sont devenus indispensables, le projet ICOS vise à développer, pour des neurochirurgiens, un prototype de système passif d’aide per-opératoire par navigation interactive, sans contact, du praticien dans une visualisation sans lunettes en relief HD non déformé, d'informations issues des données médicales 3D du patient potentiellement stockées à distance sans transfert des dites données.
Thèse soutenue
Le projet RECOVER3D développe, pour les industries du cinéma et de la télévision, un système complet allant de la capture de performances d’acteurs en médias 4D de haute qualité à leurs utilisations multiples et variées (duplication, édition spatiale, géométrique, temporelle, texturale, rè-éclairement, ...) en régie virtuelle.
PIA1 REVOCER3D (2011-2015)
Le projet RECOVER3D développe, pour les industries du cinéma et de la télévision, un système complet allant de la capture de performances d’acteurs en médias 4D de haute qualité à leurs utilisations multiples et variées (duplication, édition spatiale, géométrique, temporelle, texturale, rè-éclairement, ...) en régie virtuelle.