Venez découvrir les approches développées par nos étudiants, échanger avec eux et rencontrer les membres du jury industriel lors de la présentation des résultats. Rendez-vous mardi 8 septembre, de 9h00 à 12h00, 3 rue de l’Université à Strasbourg.
« Peut-on évaluer l’état de santé d’une machine industrielle… uniquement à partir de son son ? » C’est le défi que nous avons proposé durant une semaine à nos étudiants, sous l’encadrement du Prof. Dominique Knittel, Full Professor à l’Université de Strasbourg et responsable du Master Mécatronique, Énergie, Systèmes intelligents (IA).
Les différentes équipes travaillent sur un Data Challenge consacré au : Deep Learning-based Prognostics & Health Management for Industrial Systems. À partir de mesures acoustiques réalisées sur des machines industrielles, les étudiants expérimentent différentes approches de Deep Learning pour identifier leur état de santé.
Après une semaine de travail intensif, place aux résultats !
Les équipes présenteront :
- leurs démarches et leurs choix méthodologiques
- les architectures et approches explorées
- leurs résultats
- et surtout… ce qu’elles ont appris de leurs expérimentations
Les présentations sont publiques et ouvertes à tous.
Venez nombreux découvrir les résultats de ce Data Challenge !
Le numéro de salle sera indiqué dans le hall d’entrée.
