Colloque REPARTI 2022 : vendredi 13 mai 2022, 8h45 – 15h15, sur Zoom.*

Colloque REPARTI 2022 : vendredi 13 mai 2022, 8h45 – 15h15, sur Zoom* dans le cadre du congrès de l’Acfas.

Trois présentations keynote, chacune suivie d’une série de présentations brèves, qui sont toutes offertes par les chercheurs et les étudiants des institutions membres de REPARTI, et vous permettront d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres de REPARTI. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque REPARTI 2022

*Pour obtenir le lien d’accès pour la rencontre Zoom, veuillez SVP vous rendre sur le site https://www.acfas.ca/ et vous connecter à votre compte utilisateur lié à votre inscription au congrès de l’Acfas. Rendez-vous ensuite sur la page web du Colloque #205 et cliquez sur “Accéder à la plateforme”.

Webinaire CeRVIM-REPARTI: Hamid D. Taghirad, 8 mars 2022, 12h

Webinaire CeRVIM-REPARTI
Parallel and Cable Robotics Research:
Theoretical and Technological Advancements

Hamid D. Taghirad
Advanced Robotics and Automated Systems Lab (ARAS)
K. N. Toosi University of Technology
Tehran, Iran
Visiting Professor, University of Alberta

Date et heure :
Mardi 8 mars 2022 (17 Esfand 1400)
12h-13h (Heure normale de l’Est : -5h00 GMT) ou
20h30-21h30 (Heure normale d’Iran : +3h30 GMT)

Résumé :
Cable and parallel robotics have been gaining more attention among researchers due to their unique characteristics and applications. Simple structure, high payload capacity, agile movements, and deployable structures are the main characteristics that nominate cable-robots from the other types of manipulators for many applications such as imaging, cranes, agriculture, etc. Interdisciplinary research fields such as dynamic analysis and control synthesis of parallel and cable-driven manipulators by using modern and intelligent approaches will be given further consideration in this presentation.

Kamalolmol® robot is a representative of cable-driven robots developed in ARAS research group, which is a fast deployable edutainment cable-driven robot for calligraphy and painting (chiaroscuro) applications. Additionally, ARAS research exploits the simplicity of cable robots with graph-based optimization and perception algorithms to create commercial inspection and imaging tools for various applications. In this webinar, the underlying concepts of such systems and the current state-of-the-art development of these advancements will be presented.

Bio :


Hamid D. Taghirad has received his B.Sc. degree in mechanical engineering from Sharif University of Technology, Tehran, Iran, in 1989, his M.Sc. in mechanical engineering in 1993, and his Ph.D. in electrical engineering in 1997, both from McGill University, Montreal, Canada. He is currently a visiting Professor, University of Alberta, and professor and director of  Advanced Robotics and Automated System (ARAS), K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran. He is a senior member of IEEE, and Editorial board of International Journal of Robotics: Theory and Application, and International Journal of Advanced Robotic Systems. His research interest is robust and nonlinear control applied to robotic systems. His publications include five books, and more than 300 papers in peer-reviewed international Journals and conference proceedings.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

Pour obtenir le lien d’accès pour la rencontre Zoom, veuillez contacter :
Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire CIM-REPARTI : Steven Dahdah, 24 février 2022, 12h-13h

Webinaire CIM-REPARTI : Data-Driven Modelling and Control with the Koopman Operator

Steven Dahdah
DECAR Systems group
Centre for Intelligent Machines, CIM
McGill University

Le 24 février 2022, 12h-13h

Résumé :
Using the Koopman operator, nonlinear systems can be expressed as infinite-dimensional linear systems. Data-driven methods can then be used to approximate a finite-dimensional Koopman operator, which is particularly useful for system identification, control, and state estimation tasks. However, approximating large Koopman operators is numerically challenging, leading to unstable Koopman operators being identified for otherwise stable systems. Presented are a selection of techniques to regularize the Koopman regression problem, including a novel H-infinity norm regularizer. The authors’ open-source Koopman operator identification library, pykoop, is also presented.

Bio :
Steven Dahdah is a Ph.D. student in the department of Mechanical Engineering at McGill University. He is a member of the DECAR systems group, which, under the guidance of Prof. James Richard Forbes, conducts research in the dynamics, estimation, and control of aerospace and robotic systems. He received a B.Eng. in Electrical Engineering from McGill University in 2019. His research explores data-driven modelling and control techniques for industrial robots.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en anglais.

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Annette.Schwerdtfeger@gel.ulaval.ca

Webinaire REPARTI, François Pomerleau, 16 décembre 2021, 12h-13h

Webinaire REPARTI : Résultats de la première participation canadienne au prestigieux DARPA Subterranean Challenge

Prof. François Pomerleau
Directeur, NORLAB
Département d’informatique et de génie logiciel
Université Laval

16 décembre 2021, 12h-13h

Résumé

En septembre 2021, la grande finale du DARPA Subterranean Challenge avait lieu au Kentucky. L’événement réunissait les plus grands laboratoires de robotique de 11 pays ayant la capacité de déployer une flotte de robots hétérogènes dans un environnement inconnu et souterrain. Parmi ces laboratoires, on retrouvait des représentants de la NASA, JPL, Stanford, MIT, ETH Zurich, CMU et du laboratoire de robotique boréale (Norlab) de l’Université Laval. Grâce à une collaboration avec le Center for Robotics and Autonomous Systems (CRAS) de la Czech Technical University (CTU), l’équipe nommée originalement CTU-CRAS-NORLAB a pu prendre part à la compétition et remporté plusieurs honneurs durant les quatre ans qu’a durée le défi. Il s’agissait de la première participation canadienne à un défi DARPA robotique en presque 20 ans d’existence. Pour plus d’information sur le DARPA Subterranean Challenge, consultez le site internet suivant (https://www.subtchallenge.com), et cliquez sur l’équipe : CTU-CRAS-NORLAB.

La présentation expliquera rapidement l’historique des défis DARPA en robotique et leur motivation. Ensuite, une description du défi d’exploration d’environnement souterrain sera donnée, ainsi qu’une présentation des solutions déployées par l’équipe CTU-CRAS-NORLAB. Nous terminerons avec les faits saillants de l’événement final ainsi que quelques leçons apprises lors de cette expérience à grande échelle.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Bio :
François Pomerleau a fait ses débuts en recherche en interagissant avec l’Agence spatiale canadienne et l’Agence spatiale européenne lors de ses études en génie informatique à l’Université de Sherbrooke. Il a obtenu sa maîtrise de la même université (François Michaud) en 2009 après un séjour d’un an à l’EPFL (Roland Siegwart – Suisse) où il a travaillé sur un prototype de voiture autonome. Il a complété son doctorat à l’ETH Zurich (Roland Siegwart – Suisse) en 2013 durant lequel il a participé à plusieurs déploiements robotiques en environnements non contrôlés, entre autres avec des brigades de pompiers européennes et dans les lacs alpins. Après des activités de transfert technologique chez Alstom Inspection Robotics et un séjour à l’Université Laval (Philippe Giguère), il fut boursier postdoctoral du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada afin de continuer ses recherches à l’Université de Toronto en robotique mobile (Tim Barfoot). Il continua ses activités de transfert technologique en tant que chercheur postdoctoral à l’Université Laval dans le Laboratoire de robotique (Clément Gosselin) et travailla, en collaboration avec la compagnie Robotiq, à l’élaboration de l’industrie 4.0. Depuis septembre 2017, il est professeur dans le département d’informatique et de génie logiciel à l’Université Laval.

Ses intérêts de recherches incluent la reconstruction 3D d’environnements à l’aide de données laser, la navigation autonome, les activités de recherche et sauvetage, la surveillance de l’environnement, la planification de trajectoires et la méthodologie scientifique appliquée à la robotique.

Rencontre Zoom
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Colloque REPARTI 2021 : mercredi 16 juin 2021, 9h00 – 11h00, sur Zoom.*

Colloque REPARTI 2021 : mercredi 16 juin 2021, 9h00 – 11h00, sur Zoom.*

Une présentation keynote, suivie d’une série de présentations brèves, offertes par les chercheurs et les étudiants des institutions membres de REPARTI, vous permettra d’en apprendre plus sur les projets de recherche et les initiatives menés par les membres de REPARTI. Voici le programme détaillé qui donne les titres de toutes les présentations :

Programme du Colloque REPARTI 2021

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Webinaire REPARTI: Catherine Laporte, 22 avril 2021, 12h00 – 13h00

Webinaire REPARTI  :  Parlons échographie

Catherine Laporte
Laboratoire de traitement de l’information en santé (LATIS)
École de technologie supérieure (ÉTS)

22 avril 2021, 12h00 – 13h00

Résumé

L’échographie est le secteur de l’imagerie médicale dont la croissance commerciale est actuellement la plus rapide. Non-invasive et polyvalente, elle permet aussi l’imagerie en temps réel, et devient de plus en plus mobile et abordable, ce qui ouvre la voie à un nombre croissant de nouvelles applications et de nouveaux utilisateurs. L’échographie reste cependant difficile à interpréter et à acquérir. Mes travaux de recherche visent à rendre l’échographie plus facile à utiliser dans le cadre de nouvelles applications et pour de nouveaux utilisateurs. Cette présentation fera un survol de mes différents travaux en lien avec cet objectif général, avec un accent sur mes travaux appliqués à l’étude de la phonétique articulatoire.

La présentation sera donnée en anglais et les diapos seront en français.

Catherine Laporte is a professor of electrical engineering at École de technologie supérieure since 2010. Her expertise lies in the area of medical image analysis, with a special focus on ultrasound imaging. Her current research aims at improving the usability of ultrasound imaging for new users and new applications. Previously, she obtained her M. Eng. and Ph.D. in computer engineering at McGill University’s Centre for Intelligent Machines, supervised by T. Arbel, and her B. Eng. degree at Polytechnique Montréal.

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Webinaire REPARTI: Jean-François Lalonde, 29 mars 2021, 12h00 – 13h00

Webinaire REPARTI :  Comprendre le monde derrière l’image

Jean-François Lalonde
Laboratoire de Vision et Systèmes Numériques (LVSN)
Dép. de génie électrique et de génie informatique, Université Laval

29 mars 2021, 12h00 – 13h00

Résumé

Les images se forment à travers une série d’interactions entre la lumière, les surfaces de la scène (selon leur géométrie et leur réflectance) et, finalement, la caméra. Des modèles physiques précis de ces interactions existent, mais ont vu une applicabilité limitée dans des conditions réelles, en dehors du laboratoire. Pour cette raison, une grande partie de la recherche sur la vision par ordinateur traite les images comme des tableaux de pixels 2D sans tenir compte de la façon dont elles ont été formées.

Dans cet exposé, je préconise plutôt l’idée de raisonner sur le monde réel derrière l’image et je considère explicitement ces interactions lumière-géométrie-caméra. Pour ce faire, nous proposons des algorithmes qui comprennent la géométrie 3D, l’éclairage, la réflectance de surface et même la caméra elle-même à partir d’images. L’idée clé est de combiner des modèles basés sur la physique et des techniques d’apprentissage automatique afin de mieux modéliser, comprendre et recréer la richesse de notre monde visuel.

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Jean-François Lalonde, Ph.D., is an Associate Professor in the Faculty of Science and Engineering at Université Laval, in the Department of Electrical and Computer Engineering. He is a member of the Institute Intelligence and Data (IID), the Big Data Research Center (CRDM), and the Research Center on Vision, Robotics and Machine Intelligence (CeRVIM) at Université Laval. Previously, he was a Post-Doctoral Associate at Disney Research, Pittsburgh. He received a Ph.D. in Robotics from Carnegie Mellon University in 2011. His thesis, titled Understanding and Recreating Appearance under Natural Illumination, won the CMU School of Computer Science Distinguished Dissertation Award. His research interests lie at the intersection of computer vision, computer graphics, and machine learning.  In particular, he is interested in exploring how physics-based models and data-driven machine learning techniques can be unified to better understand, model, interpret, and recreate the richness of our visual world. His group has captured and published the largest datasets of indoor and outdoor high dynamic range illumination images, freely available for research. He is actively involved in bringing research ideas to commercial products, as demonstrated by his several patents, technology transfers with large companies such as Adobe and Facebook, and involvement with startups including Geomagical Labs (San Francisco, acquired by IKEA) and TandemLaunch (Montreal).

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Webinaire REPARTI : Maxime Descoteaux, 16 février 2021, 12h-13h

Webinaire REPARTI : Un voyage sur vos autoroutes cérébrales : IRM de diffusion et connectomics du futur

Maxime Descoteaux
Sherbrooke Connectivity Imaging Lab (http://scil.usherbrooke.ca/)
Dép. d’informatique, Université de Sherbrooke

Le 16 février 2021, 12h-13h

Résumé

L’imagerie par résonance magnétique de diffusion est basée sur le mouvement brownien de la molécule d’eau dans les tissus biologiques. Dans cet exposé, je présenterai l’imagerie de diffusion en bref à des fins de quantification de l’intégrité de la matière blanche et sa connectivité via la tractographie. Je présenterai de façon didactique le « connectome », son importance pour les neurosciences et les maladies du cerveau, afin que tous les membres du REPARTI puissent apprécier et apprendre quelque chose. Je partagerai quelques contributions personnelles au domaine et vous donnerez ma vision du future pour l’imagerie du connectome de façon quantitative et multi-modale.

Vos routes carburent!  (métabolisme du connectome chez une personne Alzheimer)

La présentation sera donnée en français et les diapos seront en anglais.

Maxime DESCOTEAUX, PhD is a Professor in Computer Science since 2009 in the Faculty of Science of Sherbrooke University. He is the founder and director of the Sherbrooke Connectivity Imaging Laboratory (SCIL) (http://scil.usherbrooke.ca/). His research focuses on brain connectivity from state-of-the-art diffusion MRI acquisition, reconstruction, tractography, processing and visualization. The aim of the SCIL is to better understand structural connectivity, develop novel tractography algorithms, validate them and use them for human brain mapping and connectomics applications. Maxime Descoteaux was a post-doctoral fellow at NeuroSpin under the supervision of Cyril Poupon and Denis Le Bihan. He also obtained a PhD in Computer Science at INRIA Sophia Antipolis – Mediterranée, supervised by R. Deriche after completing a M.Sc under the supervision of K. Siddiqi in Computer Science at the Center for Intelligent Machines, McGill University, where he also obtained a B.Sc, graduating from the joint honors Mathematics and Computer Science program. Professor Descoteaux holds the USherbrooke Institutional Research Chair in NeuroInformatics. He has been cited more than 8500+ times and has 110+ journal publications, according to google scholar.

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Colloque REPARTI 2020

Le Colloque REPARTI 2020 (le 26 mai 2020 à l’Université Laval), a été annulé en raison de la pandémie actuelle.