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- | ====== Equipe SPARKS ====== | + | ====== SPARKS TEAM ====== |
+ | SPARKS is an acronym for **S**calable and **P**ervasive softw**AR**e and **K**nowledge **S**ystems | ||
- | L'équipe SPARKS (Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems) est une structure de recherche interne au laboratoire [[http://www.i3S.unice.fr|Informatique, Signal et Systèmes de Sophia Antipolis]] (I3S), UMR 7271 entre le [[http://www.cnrs.fr|CNRS]] et l'[[http://www.unice.fr|Université Nice Sophia Antipolis]]. Le nom précédent de l'équipe SPARKS était l'équipe (ou pôle) GLC. | + | **Head** : Andrea G. B. Tettamanzi deputised by Johan Montagnata |
+ | The team investigates the organization, the representation, and the distributed processing of knowledge, as well as its extraction from data and its semantic formalization. A particular attention is dedicated, on the one hand, to large-scale architectures and massive data and, on the other hand, to the design of human- and knowledge-centered, evolutionary and adaptive software systems. | ||
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+ | The team’s scientific objectives are therefore naturally structured around three main research themes: | ||
+ | * knowledge extraction and learning focusing on the development and application of data mining, machine learning, knowledge discovery methods, the automatic construction of ontologies and automatic knowledge-base enrichment; | ||
+ | * formalizing and reasoning with users and models studying the different types of knowledge-based interactions, like interactions with and between users and reasoning with knowledge graphs; topics thus include (graph-based) knowledge representation, reasoning, cognitive agents, information integration and fusion, user modeling, ambient intelligence, on-line communities and social networks; | ||
+ | * scalable software systems focusing on models of distributed computation, scalability, dynamic adaptation and composition of evolutionary software systems. | ||
- | L'équipe SPARKS recouvre en particulier les aspects liés à : | + | The keywords that best describe the areas of interest of the team’s members and their field of activity are the following (sorted by order of importance): |
+ | * Software Engineering; | ||
+ | * Knowledge Representation and Management | ||
+ | * Semantic Web; | ||
+ | * Human-Computer Interaction; | ||
+ | * Artificial Intelligence; | ||
+ | * Ambient Intelligence; | ||
+ | * Data Mining; | ||
+ | * Reasoning; | ||
+ | * Natural Language Processing; | ||
+ | * Big Data; | ||
+ | * Machine Learning. | ||
+ | * Information Systems; | ||
+ | * Computer-Based Environments for Human Learning; | ||
+ | * Algorithms; | ||
+ | * Large-Scale Infrastructures; | ||
+ | * Multi-Agent Systems; | ||
+ | * Distributed Systems. | ||
- | * la maîtrise de la complexité logicielle, | + | [[:presentation|More information...]] |
- | * la dynamicité et l’adaptabilité, en particulier en fonction de l’évolution du contexte d’exécution, | + | |
- | * la globalisation des calculs et leur déploiement sur des infrastructures distribuées, | + | |
- | * la description sémantique des processus et des données, | + | |
- | * la construction et l’utilisation des bases de connaissances. | + | |
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- | Responsables : | ||
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- | * Responsable de l'équipe : Andrea G. B. Tettamanzi <Andrea.Tettamanzi@unice.fr> | ||
- | * Suppléant: Johan Montagnat <johan@i3s.unice.fr> | ||
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- | Elle est constituée de trois thèmes : | ||
- | * Knowledge Extraction and Learning : développer des méthodes et algorithmes basés sur l'apprentissage automatique (//machine learning//), la fouille de données (//data mining//), l'intelligence artificielle (//artificial intelligence//) pour extraire des données de nouvelles et utiles informations et connaissances. | ||
- | * FOrmalizing and Reasoning with Users and Models : comprendre les données (1) en proposant des approches pluridisciplinaires d'analyse et de modélisation multi-critères des systèmes d'information, des communautrés d'utilisateurs et de leurs interactions et (2) en raisonnant sur ces modèles en utilisant les approches orientées graphes du //Semantic Web// pour proposer de nouveaux outils d'analyse et pour créer de nouvelles fonctionnalités et une meilleure gestion. | ||
- | * Scalable Software Systems : adapter et composer les systèmes, les données et les flux de travaux (//workflow//) à différentes échelles, de la boucle locale à la distribution massive. | ||
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- | [[:presentation|Pour en savoir plus...]] | ||
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