Projets
2022-2025
ACOUFEN
Mise en œuvre d’une méthode de suivi in-situ des phénomènes de transports de gaz à travers des membranes nanoporeuses
Responsable :
Emmanuel LE CLEZIOÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Partenaires :
Financé par :
2022-2025
HY-QUALITY
Capteurs pour la filière Hydrogène
Équipes de recherche :
Axes de recherche :
Capteurs et Instrumentations, Matériaux, Photonique et Ondes
Partenaires :
Mirsense, IES, ASIC / Fabless Design House, Electronic Design Center and design consultancy
Financé par :
2022-2023
DGPUM
Détermination du taux de gélification de platisol par mesures ultrasonores
Responsable :
Eric ROSENKRANTZÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Financé par :
2021-2025
NUAGES
Nucléation et croissance de III-V sur Si étudiées in situ
Équipes de recherche :
Axes de recherche :
Capteurs et Instrumentations, Matériaux, Photonique et Ondes
Partenaires :
Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies, IES, La photonique, du matériau au système
Financé par :
2021-2026
OVERHEAT
NouVEau matéRiaux pour des capteurs SAW passifs utilisables à très Hautes tEmperATures
Responsable :
Annick PENARIERÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Financé par :
2021-2024
MDTGB
Micro-dispositif pour la détection de trace de gaz
Axes de recherche :
Financé par :
2021-2025
PIANIST
Propriétes physiques des matériaux hybrides semi-métallique/semicoNducteur III-V/Si
Responsable :
Jean-Baptiste RODRIGUEZÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Capteurs et Instrumentations, Matériaux, Photonique et Ondes
Partenaires :
IES, Centre de Nanosciences et de Nanotechnologies, Institut de Physique de Rennes, La photonique, du matériau au système
Financé par :
2021-2025
CIBORG
Connecting an In-vitro ‘mini Brain’ tO a Robot with a novel bio-enGineered platform
Responsable :
Benoît CHARLOTÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Financé par :
2021-2025
DILI-on-Chip
Drug-Induced Liver Injury model on a chip
Responsable :
Benoît CHARLOTÉquipes de recherche :
Axes de recherche :
Partenaires :
Financé par :
2020-2023
DeepLearn
Approche "Deep Learning" pour l'analyse de signaux ultrasonores
