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Cet ouvrage concerne l'ingénierie des systèmes complexes à partir d'une dynamique souhaitée et quelques connaissances sur leurs structures. En première partie, nous nous intéressons aux populations d'oscillateurs et aux réseaux de régulation génétique. Dans une première partie, nous nous fondons sur une hypothèse, introduite en neurosciences, qui souligne le rôle de la synchronisation neuronale dans le traitement de l'information cognitive. Nous proposons de l'utiliser sur un plan plus large pour étudier la calcul à base de populations d'oscillateurs. En deuxième partie, nous proposons…mehr

Produktbeschreibung
Cet ouvrage concerne l'ingénierie des systèmes complexes à partir d'une dynamique souhaitée et quelques connaissances sur leurs structures. En première partie, nous nous intéressons aux populations d'oscillateurs et aux réseaux de régulation génétique. Dans une première partie, nous nous fondons sur une hypothèse, introduite en neurosciences, qui souligne le rôle de la synchronisation neuronale dans le traitement de l'information cognitive. Nous proposons de l'utiliser sur un plan plus large pour étudier la calcul à base de populations d'oscillateurs. En deuxième partie, nous proposons d'utiliser une approche par contraintes pour identifier des réseaux de régulation génétique à partir de connaissances partielles sur leur dynamique et leur structure. Nous montrons l'absence d'unicité des solutions dans l'ensemble des modèles valides ainsi que le potentiel de cette approche dans la détermination et la classification de modèles de réseaux de régulation génétique. Ce travail s'adresse à des chercheurs et des doctorants en informatique intéressés par la modélisation des systèmes biologiques et par des nouvelles méthodes de calcul non conventionnel.
Autorenporträt
Docteur en modèles méthodes et algorithmes en biologie santé et environnement, ingénierie des réseaux biologiques à l'Université de Grenoble, post-doctorant CNRS en modélisation computationnelle de l'oxygénation cérébrale, Laboratoire TIMC-IMAG, Grenoble.