Denys Nikolayev est chargé de recherche au CNRS et dirige l’axe de recherche en bioélectronique sans fil à l’IETR*. Son travail se concentre sur « le développement de structures rayonnantes pour le contrôle des ondes électromagnétiques dans des environnements complexes, tels que les tissus biologiques. » Son projet BESSEL, financé par le Conseil européen de la recherche, vise à développer une nouvelle génération de dispositifs médicaux sans fil, capables de surveiller la santé et de fournir des traitements à l’intérieur du corps humain, sans nécessiter de batterie. « Ces dispositifs pourraient notamment être utilisés pour détecter précocement des anomalies de santé, enregistrer et stimuler de manière précise les systèmes nerveux, ou encore réaliser des interventions chirurgicales à l’aide de micro-robots. »
L’un des principaux défis est de réussir à alimenter et contrôler ces dispositifs à distance, malgré les contraintes liées au corps humain, un milieu complexe et dynamique. Ces technologies permettront d’alimenter et de contrôler avec précision des dispositifs bioélectroniques miniaturisés implantés en profondeur. Grâce à une approche interdisciplinaire combinant bioélectronique, physique des ondes, et ingénierie des systèmes rayonnants, BESSEL pourrait ouvrir la voie à des dispositifs bioélectroniques sans fil de pointe, avec un fort potentiel pour des applications médicales futures.
L’apprentissage statistique sur graphes
Nicolas Keriven a rejoint l’IRISA** à Rennes en 2023. En sciences des données, les graphes apparaissent dans de nombreux domaines d’applications, pour modéliser tous types d’interactions entre objets ou entités. Ils peuvent ainsi représenter aussi bien des molécules que des réseaux sociaux, physiques ou informatiques. L’apprentissage statistique sur graphes est une discipline relativement récente cherchant à appliquer aux graphes les progrès spectaculaires de ces dernières années pour les technologies liées à l’intelligence artificielle et notamment « l’apprentissage profond ».
Cette technologie est basée sur des réseaux de neurones artificiels qui nécessitent un grand nombre de données pour pouvoir être entrainés. Le projet MALAGA, dirigé par Nicolas Keriven, chercheur du CNRS et financé par le Conseil européen de la recherche, consiste ainsi à contribuer à cette théorie fondamentale de l’apprentissage sur les graphes, afin de mieux comprendre les réseaux de neurones profonds sur graphes, aujourd’hui dominants pour de nombreuses applications.
Le Conseil européen de la recherche est également la première agence de financement pan-européenne pour une « recherche à la frontière de la connaissance », notamment via l’attribution de bourses de recherche d’excellence. L’une de ces bourses, dites « starting », soutient des projets de recherche exploratoire sur une durée maximale de 5 ans et avec un budget de 1.5 million d’euros. Elle s’adresse à des scientifiques ayant obtenu leur doctorat il y a 2 à 7 ans.
*Institut d’électronique et des technologies du numérique (CNRS/Université de Rennes/Insa Rennes/Nantes Université/Centrale Supélec)
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Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (CNRS/Université de Rennes/Centrale Supélec/ENS Rennes/IMT Atlantique/Inria/Insa Rennes/Inserm/Université Bretagne Sud)
