Résultats de recherche

Formulaire d'inscription Nom Prénom Adresse e-mail Assistera à la réception qui suivra la défense Oui ( optionnel ) Non ( optionnel ) Désire une vignette de parking Oui ( optionnel ) Non ( optionnel ) Souhaite un certificat pour l'assistance à la défense Oui ( optionnel ) Non ( optionnel ) Pour le traitement de votre demande, les données sans mention « optional » doivent obligatoirement être complétées. Lorsque vous soumettez ce formulaire, les données complétées sont transmises à l’UNamur et utilisées pour donner suite à votre demande. Pour en savoir plus sur la protection de vos données et sur vos droits

Abstract Deep learning has become an extremely important technology in numerous domains such as computer vision, natural language processing, and autonomous systems. As neural networks grow in size and complexity to meet the demands of these applications, the cost of designing and training efficient models continues to rise in computation and energy consumption. Neural Architecture Search (NAS) has emerged as a promising solution to automate the design of performant neural networks. However, conventional NAS methods often require evaluating thousands of architectures, making them extremely resource-intensive and environmentally costly.This thesis introduces a novel, energy-aware NAS pipeline that operates at the intersection of Software Engineering and Machine Learning. We present CNNGen, a domain-specific generator for convolutional architectures, combined with performance and energy predictors to drastically reduce the number of architectures that need full training. These predictors are integrated into a multi-objective genetic algorithm (NSGA-II), enabling an efficient search for architectures that balance accuracy and energy consumption.Our approach explores a variety of prediction strategies, including sequence-based models, image-based representations, and deep metric learning, to estimate model quality from partial or symbolic representations. We validate our framework across three benchmark datasets, CIFAR-10, CIFAR-100, and Fashion-MNIST, demonstrating that it can produce results comparable to state-of-the-art architectures with significantly lower computational cost. By reducing the environmental footprint of NAS while maintaining high performance, this work contributes to the growing field of Green AI and highlights the value of predictive modelling in scalable and sustainable deep learning workflows. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Gilles Perrouin - University of Namur, BelgiumProf. Benoit Frénay - University of Namur, BelgiumProf. Pierre-Yves Schobbens - University of Namur, BelgiumProf. Clément Quinton - University of Lille, FranceProf. Paul Temple- University of Rennes, FranceProf. Schin’ichi Satoh - National Institute of Informatics, Japon La défense publique sera suivie d'une réception.Inscription obligatoire. Je m'inscris

Abstract Detecting semantic code clones in logic programs is a longstanding challenge, due to the lack of a unified definition of semantic similarity and the diversity of syntactic expressions that can represent similar behaviours. This thesis introduces a formal and flexible framework for semantic clone detection based on Constrained Horn Clauses (CHC). The approach considers two predicates as semantic clones if they can be independently transformed, via semantics-preserving program transformations, into a common third predicate. At the core of the method lies anti-unification, a process that computes the most specific generalisation of two predicates by identifying their shared structural patterns. The framework is parametric in regard with the allowed program transformations, the notion of generality, and the so-called quality estimators that steer the anti-unification process. Jury Prof. Wim Vanhoof - University of Namur, BelgiumProf. Katrien Beuls - University of Namur, BelgiumProf. Jean-Marie Jacquet - University of Namur, BelgiumProf. Temur Kutsia - Johannes Kepler University, AustriaProf. Frédéric Mesnard - University of the Reunion, Reunion IslandProf. Paul Van Eecke - Free University of Brussels, Belgium La défense publique sera suivie d'une réception.Inscription obligatoire. Je m'inscris

Un an après l’obtention d’un financement du Conseil Européen de la Recherche (ERC) pour son projet B-Yond, le Prof Guillaume Berionni vient d’être nommé membre de la prestigieuse société européenne de chimie Chemistry Europe. Cette distinction fait de lui le nouveau représentant pour la Belgique pour une période de 2 ans.

(Mise à jour 04/04 : Cet article est "un poisson d'avril") Un événement remarquable a eu lieu lors du Printemps des sciences qui se déroulait du 18 au 24 mars 2024. Alors qu’une visite de l’Observatoire astronomique de l’UNamur était offerte au grand public le soir du 23 mars, un phénomène unique s’est produit.

Comment la chimie participe-t-elle à développer des solutions innovantes et durables pour les défis actuels et futurs de la société ? Quelles méthodes pédagogiques singulières, l’UNamur met-elle en place pour former des leaders éclairés dans le domaine de la chimie ? A l’occasion de ses 50 ans, le Département de chimie lève le voile sur quelques-uns de ses projets de recherche d’envergure et sur ses pratiques pédagogiques innovantes.

Le 24 mars 2024 se déroulait la dixième édition du concours MT180, concours francophone de vulgarisation scientifique, à l’UNamur. Deux physiciens et une géographe représentaient notre université à la finale nationale qui s'est tenue à Bruxelles le 16 mai.

Le 20 mai a été désigné par les Nations Unies comme Journée mondiale des abeilles. Des insectes indispensables à la biodiversité, qui sont pourtant menacés par de nombreux facteurs externes. Il y a deux ans, le Département de médecine vétérinaire de l’UNamur installait des ruchers pour former et sensibiliser ses étudiants et membres enseignants à l’apiculture.

En 2023, l'UNamur a ouvert un quatrième appel CaNDLE financé grâce au soutien conjoint du Fonds Jérôme pour le développement durable et de l'Assemblée des Cercles des étudiantes et étudiants de l'UNamur. Découvrez un des 7 projets retenus.

En 2023, l'UNamur a ouvert un quatrième appel CaNDLE financé grâce au soutien conjoint du Fonds Jérôme pour le développement durable et de l'Assemblée des Cercles des étudiantes et étudiants de l'UNamur. Découvrez un des 7 projets retenus.

Quel impact environnemental peut avoir une molécule contraceptive ? Les récents travaux du Professeur Patrick Kestemont, Directeur de l’Unité de recherche en biologie environnementale et évolutive (URBE) de l’UNamur et son équipe répondent à cette question et viennent d’être publiés dans la revue Environment International. Le principal auteur de l'article est Sébastien Baekelandt, chercheur postdoctoral à l’URBE.

Comprendre et lutter contre la sécrétion anormale de protéines et combattre l’enveloppe des bactéries pathogènes : tels sont les deux axes de deux nouveaux projets UNamur sélectionnés dans le cadre du  7ème appel à projets FRFS-Welbio. Parmi les 22 dossiers sélectionnés, Alison Forrester, chercheuse qualifiée FNRS, a obtenu un Starting Grant et Xavier De Bolle, Professeur ordinaire, a obtenu un Advanced Grant. Ils sont tous les deux Investigateurs du WEL Research Institute et membres du Namur Research Institute for Life Sciences (NARILIS).