Nonlocal Methods for Arbitrary Data Sources (MSCA-RISE)
Méthodes « non locales » pour des sources de données arbitraires
Le projet NOMADS a pour but de mettre en place un réseau multidisciplinaire d’universités (16) et d’entreprises (7) pour améliorer de manière significative la compréhension et l’application des méthodes « non locales » dans de larges champs d’applications. Pour ce faire, le consortium rassemble un grand groupe international de chercheurs éminents issus de différents domaines des mathématiques (analyse computationnelle et appliquée, statistique et optimisation), de l’imagerie biomédicale, du data mining (…), pour combler les lacunes actuelles entre la théorie et les applications des méthodes « non locales » .
UNICAEN, partenaire de ce projet au travers du GREYC (UMR 6072 UNICAEN-ENSICAEN-CNRS)
https://www.uni-muenster.de/NoMADS/
coordinateur : University of Münster (Allemagne) mars 2018-février 2022
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 777826.
Responsable scientifique UNICAEN : Abderrahim El Moataz Billah