Clément HonglerMission
Quelques projets-clés:--La recherche de connexions entre la mécanique statistique et la théorie quantique des champs--Les réseaux de neurones, leur dynamique et leurs applications.--La vie artificielle, en particulier l'étude des automates cellulaires continus.--Les systèmes décentralisés.
2003-2006: BSc. EPFL, mathématiques2006-2008: MSc. EPFL, mathématiques2008-2010: Doctorat, Unige, mathématiques2010-2014: Ritt Assistant Professor, Columbia2014-2018: Professeur Assistant Tenure-Track, EPFL2019-pr
Nicola Mary BanwellEnseignement et PhD Cours Planetary health BIO-413 Ce cours offre une vue d'ensemble des changements environnementaux au niveau mondial à travers la perspective des limites planétaires et examine comment la santé humaine est liée aux contextes sociaux et écologiques.
Raffaella BuonsantiEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Riya Gupta, Jennifer Calderon Mora, Coline Boulanger, Moritz Tritschler, Marco Fabbiano, Seyedmohamadjavad Chabok, Hugh Andrew Warkentin A dirigé les thèses EPFL de Chethana Janardhana Gadiyar, Seryio Saris, Valeria Mantella, Seyedehbehnaz Varandili, Pranit Srinivas Iyengar, Yannick Thomas Guntern, Jan Vávra, Laia Castilla Amorós, Valery Okatenko, Ona Segura Lecina, Ludovic Emile Frédy Zaza, Petru Pasquale Albertini Cours Introduction au génie chimique et à l'
David Atienza AlonsoDavid Atienza Alonso is an associate professor of EE and director of the Embedded Systems Laboratory (ESL) at EPFL, Switzerland. He received his MSc and PhD degrees in computer science and engineering from UCM, Spain, and IMEC, Belgium, in 2001 and 2005, respectively. His research interests include system-level design methodologies for multi-processor system-on-chip (MPSoC) servers and edge AI architectures. Dr. Atienza has co-authored more than 350 papers, one book, and 12 patents in these previous areas. He has also received several recognitions and award, among them, the ICCAD 10-Year Retrospective Most Influential Paper Award in 2020, Design Automation Conference (DAC) Under-40 Innovators Award in 2018, the IEEE TCCPS Mid-Career Award in 2018, an ERC Consolidator Grant in 2016, the IEEE CEDA Early Career Award in 2013, the ACM SIGDA Outstanding New Faculty Award in 2012, and a Faculty Award from Sun Labs at Oracle in 2011. He has also earned two best paper awards at the VLSI-SoC 2009 and CST-HPCS 2012 conference, and five best paper award nominations at the DAC 2013, DATE 2013, WEHA-HPCS 2010, ICCAD 2006, and DAC 2004 conferences. He serves or has served as associate editor of IEEE Trans. on Computers (TC), IEEE Design & Test of Computers (D&T), IEEE Trans. on CAD (T-CAD), IEEE Transactions on Sustainable Computing (T-SUSC), and Elsevier Integration. He was the Technical Program Chair of DATE 2015 and General Chair of DATE 2017. He served as President of IEEE CEDA in the period 2018-2019 and was GOLD member of the Board of Governors of IEEE CASS from 2010 to 2012. He is a Distinguished Member of ACM and an IEEE Fellow.
Nadine BalucEnseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Emmanuelle Giacometti, Raluca Schibli, Gang Yu, Bin Long, Lyubomira Veleva
Francesco StellacciFrancesco Stellacci graduated in Materials Engineering at the Politecnico di Milano in 1998 with a thesis on photochromic polymers with Prof. Giuseppe Zerbi and Mariacarla Gallazzi. In 1999 he moved to the Chemistry Department of the University of Arizona for as a post-doc in the group of Joe Perry in close collaboration with the group of Seth Marder. In 2002 he moved to the Department of Materials Science and Engineering at the Massachusetts Institute of Technology as an assistant professor. He was then promoted to associate without (2006) and with tenure (2009). In 2010 he moved to the Institute of Materials at EPFL as a full Professor. He holds the Alcan EP Chair. Francesco was one of the recipients of the Technology Review TR35 "35 Innovator under 35" award in 2005, and the Popular Science Magazine "Brilliant 10" award in 2007. He has been a Packard Fellow starting 2005.
Giovanni De MicheliExpertise
Technologies de conception pour les systèmes intégrés, tels que la synthèse, le codesign de HW/SW et la conception de basse puissance. Technologies de conception des systèmes sur les plateformes hétérogènes comprenant les composants électriques, et biologiques.
En savoir plus
Consulter svp http://si2.epfl.ch/~demichel/
Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Abhishek Garg, Mohamed Haykel Ben Jamaa, Francesco Zanini, Ciprian Seiculescu, Cristina Boero, Hu Xu, Andrea Cavallini, Shashi Kanth Dimitrios TerzisExpertise
Dimitrios Terzis received his Civil Engineering diploma from the Aristotle University of Thessaloniki, Greece in 2014, having spent a year in the ESTP, Paris as an exchange student. In 2017, he graduated with a doctoral degree (PhD) in Mechanics from the Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL). His PhD research, funded by the Swiss National Science Foundation (grant 200021_140246) and a scholarship of Academic Excellence of the Swiss Federal Government (No. 2014.0276), focused on th
Aude BillardExpertise
Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L
Claudia Rebeca Binder SignerNée à Montréal, Claudia R. Binder est d’origine canadienne, suisse et colombienne. Elle grandit entre la Suisse et la Colombie. Alumni de l’ETH de Zurich, elle y obtient un diplôme en biochimie et un doctorat en Sciences de l'environnement, de 1985 à 1996. Elle poursuit sa carrière avec un post doctorat à l'Université du Maryland, aux États-Unis, de 1996 à 1998, et travaille en qualité d’assistante-senior à l’ETH jusqu’en 2006, où elle se spécialise dans les systèmes humains-environnementaux. Elle est ensuite nommée Professeure assistante au Département de géographie de l'Université de Zurich, un poste qu’elle occupe jusqu’en 2009.
Elle obtient en 2009 le titre de Professeure ordinaire en Sciences systémiques à l’Université de Graz, en Autriche et rejoint en 2011 le Département de Géographie de l’Université de Munich, en Allemagne, en tant que Professeure ordinaire en relations humaines-environnementales. Elle intègre l’EPFL en mars 2016, où elle ouvre le Laboratoire de relations humaines-environnementales dans les systèmes urbains (HERUS), rattaché à la Chaire La Mobilière pour l’écologie urbaine et un mode de vie durable, au sein de la Faculté de l’environnement naturel, architectural et construit (ENAC).
Ses recherches portent sur l'analyse, la modélisation et l'évaluation de la transition des systèmes urbains vers la durabilité. Elle examine en particulier comment nous pouvons mieux comprendre la dynamique du métabolisme urbain, ce qui caractérise une ville durable et ce qui anime et entrave les processus de transformation. Elle explore ces sujets en combinant les domaines des sciences sociales, des sciences naturelles et de la science des données. Ses recherches portent sur l'alimentation, l'énergie, les modes de vie et les transports durables dans les systèmes urbains.
En Suisse, Binder a été nommé membre du Conseil de la recherche, Division des programmes du Fonds national suisse (FNS) en 2016 et fait partie du Comité directeur du Programme national de recherche 71 du FNS, "Gestion de la consommation d'énergie" et du Swiss Competence Centers for Energy Research (SCCER). Elle est également membre du comité directeur sur Sustainability Research des Académies suisses des sciences et des lettres. En 2019, elle a été élue membre du Conseil universitaire de l'Université de Munich (LMU).
A l’EPFL, Claudia R. Binder est la directrice académique du programme d’enseignement interdisciplinaire «Projeter Ensemble». Elle a été nommée membre de la Direction du Centre de l'énergie en 2018 et dirige depuis 2019 le groupe de travail sur la Stratégie énergétique et de durabilité de l’école.
Emmanuel AbbéMission
Chair of Mathematical Data Science (SB/IC)The research in the chair of Mathematical Data Science (MDS) focuses on the mathematical principles that underpin the analysis and design of information and data science technologies. As branches of mathematics, this involves probability, statistics, and discrete mathematics, and as specific fields, machine learning and information theory. Please consult http://deepfoundations.ai/ for postdoc applications.
Emmanuel Abbe received his Ph.D. degree from the EEC Pierre DillenbourgAncien instituteur primaire, Pierre Dillenbourg obtient un master en Sciences de lEducation (Université de Mons, Belgique). Dans son projet de master en 1986, il est l'un des premiers au monde à appliquer les méthodes de 'machine learning' à l'éducation, afin de développer un 'self-improving teaching system'. Ceci lui permettra de débuter une thèse de doctorat en informatique à l'Université de Lancaster (UK) dans le domaine des applications éducatives de lintelligence artificielle. Il a été Maître dEnseignement et de Recherche à lUniversité de Genève. Il rejoint l'EPFL en 2012, où Il fut le directeur du Centre de Recherche sur l'Apprentissage, la formation et ses technologies(CRAFT), puis académique du Centre pour l'Education à l'Ere Digitale (CEDE) qui met en oeuvre la stratégie MOOC de l'EPFL (plus de 2 millions d'inscriptions). Il est actuellement professeur ordinaire en technologies de formation aux sein de la faculté Informatique et Communications et dirige laboratoire d'ergonomie éducative (CHILI). Depuis 2006, il a aussi été le directeur de DUAL-T, la 'leading house' dédiée aux technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Il a fondé plusieurs start-ups dans l'éducation et rejoint plusieurs conseils d'administration. En 2017, Il a créé avec des collègues le 'Swiss EdTech Collider', un incubateur qui rassemble 80 start-ups dans le domaine des technologies éducatives. En 2018, ils ont lancé LEARN, le centre EPFL pour les sciences de l'apprentissage, lequel regroupe les initiatives locales en innovation éducative. Pierre est un 'inaugural fellow of the International Society of Learning Sciences'. Il est actuellement le Vice-Président Associé pour l'Education à l'EPFL.
Tobias KippenbergEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Mengxin Lin, Xinru Ji, Shuhang Zheng, Junyin Zhang, Zhuoya Yuan, Evgenii Guzovskii, Mahdi Chegnizadeh, Jiale Sun, Shivaprasad Umesh Hulyal, Xiaoyi Cheng, Hao Li, Nikolai Kuznetsov, Alessio Zicoschi, Jiahe Pan, Mikael Sebastian Reichler, Xuxin Wang, Donato Manuel Jiménez Benetó, Xuan Yang, Hugo Paul Arbez, Amirali Arabmoheghi, Viacheslav Snigirev, Alisa Davydova, Zihan Li, Giovanni Scarioni A dirigé les thèses EPFL de Stefan Weis, Emanuel Gavartin, Xiaoqing Zhou,
Demetri PsaltisEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Victoria Fay, Colin Nikhil Christian A dirigé les thèses EPFL de Wuzhou Song, Alexandre Goy, Julien Cuennet, Ioannis Papadopoulos, Xin Yang, Grégoire Pierre Jean Laporte, Thomas Jean Victor Marie Lanvin, Seyyed Mohammad Hosseini Hashemi, Nicolino Stasio, Morteza Hasani Shoreh, Marilisa Romito, Pooria Hadikhani, Eirini Kakkava, Joowon Lim, Giulia Panusa, Ahmed Bassam Sayed Ayoub Mohamed Ayoub, Amirhossein Saba, Niyazi Ulas Dinç A co-dirigé les thèses EPFL de Ugur
Martin SchrimpfExpertise
NeuroAI, computational neuroscience, computer vision, natural language processing, human alignment, startups [CV]
Mission
Modeling the brain: Martin's research focuses on a computational understanding of the neural mechanisms underlying natural intelligence in vision and language. To achieve this goal, he bridges Deep Learning, Neuroscience, and Cognitive Science, building artificial neural network models that match the brain’s neural representations in their internal processing and are aligned to
Jérémy GenoudEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Constant Philippe Panisset Cours Physique générale : thermodynamique PHYS-106(b) Le but du cours de Physique générale est de donner à l'étudiant les notions de base nécessaires à la compréhension des phénomènes physiques. L'objectif est atteint lorsque l'étudiant est capable de prévoir quantitativement les conséquences de ces phénomènes avec des outils théoriques appropriés
