Pour la seconde année consécutive, le CNRS lance son programme Momentum pour recruter de jeunes chercheurs sur contrat de 3 ans ou pour soutenir de jeunes chercheurs CNRS ayant un projet interdisciplinaire novateur. L’appel à projet est publié depuis le 6 avril (http://www4.cnrs-dir.fr/mi/spip.php?article1399) avec une date limite de soumission de projets le 23 Mai 2018 à midi (heure de Paris).
J’attire votre attention sur le fait que les 13 thèmes de cet AAP Momentum sont volontairement rédigés dans une optique pluridisciplinaire et qu’ils peuvent donc chacun être interprété avec un focus plus ou moins grand sur telle ou telle discipline ou interaction entre disciplines.
En particulier, 8 thèmes sur 13 de cet AAP (en rouge ci-dessous) peuvent intéresser des candidats relevant des sciences de l’information ou de leurs interactions.
Pour vous aider à identifier des candidats potentiels, nous commentons ci-dessous chacun de ces 8 thèmes avec quelques mots-clés relevant des sciences de l’information.
Bien évidemment, les candidats devront rédiger leur projet en se positionnant par rapport au thème choisi et bien démontrer la pertinence de leur projet par rapport à la description pluridisciplinaire qui figure dans l’appel.
Il vous revient à vous et à vos responsables d’équipes d’aider vos candidats éventuels à élaborer leurs dossiers de candidature tant pour le volet scientifique que pour le volet financier sur lequel ils peuvent avoir quelques difficultés (surtout s’ils sont étrangers).
Je compte sur vous pour diffuser l’appel à projet (http://www4.cnrs-dir.fr/mi/spip.php?article1399) aussi largement que possible en France et à l’étranger par le biais de vos réseaux et de me tenir au courant des retours potentiels avant le délai de soumission.
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1. Modéliser le vivant
Bioinformatique, modélisation et analyse des interactions entre gènes, protéines, cellules, organismes, modélisation de comportements collectifs des éléments du Vivant, analyse de masses de données génomiques et extraction de modèles.
2. Comprendre les réseaux complexes
Modélisation de systèmes complexes et de l’interaction dans ces systèmes notamment lorsqu’ils sont dynamiques, par exemple application aux réseaux électriques, smarts cities, réseaux sociaux, systèmes biologiques.
3. Décrypter les algorithmes du cerveau
Neurosciences computationnelles, imagerie cérébrale, nouveaux modèles de calcul, modèles neuronaux.
4. Appliquer les sciences des données à la Terre et l’Univers
Science des données avec application au climat, aux phénomènes météorologiques, à l’astrophysique ; gestion de données, optimisation algorithmique ; fouille de données (imagerie et spectrométrie notamment).
5. Doper les sciences pour le sport
Science du mouvement, suppléance au handicap, robotique et exosquelettes.
6. Evaluer les effets des faibles doses
7. Etudier les phénomènes aux interfaces physiques
8. Relever les défis de l’apprentissage automatique
Fondements théoriques de l’apprentissage, explicabilité, nouveaux algorithmes et nouvelles applications.
9. Concevoir des systèmes inspirés de la nature
10. Faire voir l’invisible
11. Repenser l’écosystème urbain
Smart cities, données de capteurs, analyse de données massives, systèmes décisionnels, mobilité et systèmes de navigation.
12. Revisiter le cycle du carbone
13. Explorer l’intelligence collective
Systèmes multi-agents, choix social computationnel, crowdsourcing et science participative, algorithmes bio-inspirés, réseaux sociaux.
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