Recherche de la sélectivité des capteurs de gaz par deep learning

par Ludmilla Grzelak

Projet de thèse en Electronique

Sous la direction de Jérôme Rossignol.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Carnot-Pasteur , en partenariat avec Laboratoire Interdisciplinaire Carnot de Bourgogne (laboratoire) depuis le 02-09-2019 .


  • Résumé

    La pollution de l'air représente un défi scientifique et industriel de ce siècle. Classiquement, la mesure de l'air s'établit au moyen d'un réseau de capteurs à faible coût mais peu sélectif. Ici la notion de sélectivité prend toute son importance à savoir qualifier et quantifier un polluant en présence de plusieurs espèces chimiques dans l'air. Les outils d'aide à la décision au moyen de l'intelligence artificielle représentent une voie probable pour lever ce verrou technologique.

  • Titre traduit

    Search for the selectivity of gas sensors by deep learning


  • Résumé

    Air pollution is a scientific and industrial challenge of this century. Traditionally, air measurement is carried out using a network of low-cost but non-selective sensors. Here the notion of selectivity takes on its full importance in qualifying and quantifying a pollutant in the presence of several chemical species in the air. Decision support tools using Artificial Intelligence represent a likely way to overcome this technological lock.