Le projet KATABATA rassemble trois chercheurs de l’Université de Liège.

KATABATA Team 

Photo : Xavier Fettweis, Michaël Fonder et Damien Ernst

Damien ERNST

Damien ERNST est ingénieur informaticien à la Faculté des Sciences appliquées, et chercheur au sein de l’ Unité de recherches Montefiore Institute of Electrical and Engineering and Computer Science

Connu pour ses recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle et du « Global Grid » - soit la mise en place d’un réseau électrique mondial-, ses travaux scientifiques ont fait à ce jour l’objet de la publication de deux livres, de douze chapitres de livre, de plus de cinquante articles de journaux, et d’environ cent cinquante articles dans des actes de congrès. Damien Ernst a reçu, en 2018, la médaille Blondel,  une récompense prestigieuse octroyée par la Société de l’Électricité, de l’Électronique et des Technologies de l’information et de la communication (SEE) qui salue un parcours de recherche remarquable dans le domaine des sciences de l’ingénieur. 

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Xavier FETTWEIS

Xavier FETTWEIS est climatologue au sein de l’unité de recherches SPHERES (Faculté des Sciences) de l’ULiège. Reconnu pour ses travaux de modélisation du climat en Arctique (notamment grâce au modèle MAR, développé dans son labo).

Xavier Fettweis poursuit ses travaux sur la modélisation du climat du Groenland dans le Laboratoire de Climatologie qu'il dirige depuis septembre 2017. Il est chercheur qualifié du FNRS depuis octobre 2013 et coordonne maintenant le développement du modèle régional du climat MAR utilisé notamment pour étudier la fonte des calottes polaires mais aussi les changements climatiques en Belgique. Il a aussi développé une classification des types de temps pour étudier les changements récents de circulation atmosphérique en Arctique favorisant la fonte de la calotte du Groenland.

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Michaël FONDER

Michaël FONDER est ingénieur électricien, et est doctorant au sein de l’Unité de recherches Montefiore Institute of Electrical and Engineering and Computer Science.

Les recherches de Michaël Fonder se concentrent dans les domaines du deep learning et de la vision par ordinateur. Actuellement, ses travaux se focalisent sur le développement d’algorithmes permettant d’assister le pilotage d’un drone via l’exploitation des informations fournies par les caméras embarquées.  

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