About McTAO team

McTAO (Mathematics for Control, Transport and their ApplicatiOns) is an Inria Team, common with Université Côte d’Azur & CNRS (Laboratoire J.-A. Dieudonné) and in an agreement with Université de Bourgogne Franche-Comté & CNRS (Institut de Mathématiques de Bourgogne).  Members are located in Sophia Antipolis, Nice and Dijon.

Overall Objectives

The core endeavor of this team is to develop methods in control theory for finite-dimensional nonlinear systems, as well as in optimal transport, and to be involved in real applications of these techniques. Some mathematical fields like dynamical systems and optimal transport may benefit from control theory techniques. Our primary domain of industrial applications will be space engineering, namely designing trajectories in space mechanics using optimal control and stabilization techniques: transfer of a satellite between two Keplerian orbits, rendez-vous problem, transfer of a satellite from the Earth to the Moon or more complicated space missions. A second field of applications is quantum control with applications to Nuclear Magnetic Resonance and medical image processing. A third and more recent one is the control of micro-swimmers, i.e. swimming robots where the fluid-structure coupling has a very low Reynolds number.

Journées de Contrôle Optimal Digital et ses Applications, Brest, 8-10 septembre 2021

L’objectif de ces premières journées qui s’inscrivent plus généralement dans le cadre du contrôle optimal et ses applications est de présenter des résultats de recherche sur le contrôle optimal digital et ses applications notamment dans le cadre des systèmes biologiques. Contrairement au cas de contrôles dit permanents où d’un point de vue mathématique l’ensemble des …

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Colloquium JAD E. Trélat (Sorbonne Université)

La propriété de turnpike Emmanuel Trélat (Sorbonne Université) Colloquium du LJAD, 14 juin 2021 à 12:00 (en distanciel, lien zoom) La propriété de turnpike a été découverte dans les années 50 par le prix Nobel Samuelson en économétrie. Elle stipule que la trajectoire optimale d’un problème de contrôle optimal en temps long reste essentiellement proche …

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Exposé de L. Sacchelli (Lyon)

Modèles corticaux géométriques et simulation de la perception L. Sacchelli (Lyon) Mardi 16 mars 2021, 11:00 en distanciel (lien de connexion) Résumé. On discute les propriétés géométriques de certaines zones corticales responsables de la perception (en particulier le cortex visuel primaire V1). La structure des connexions entre les neurones dans ces zones peut-être efficacement modélisée par …

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Talk of M. J. Innes (Julia Computing)

Zygote: Bridging ML and Scientific Computing Mike J. Innes (Julia Computing) April 21st 2021, 11:00 (zoom link) Abstract. Automatic differentiation (AD) has a split personality. While scientific applications of AD have had decades to mature, the same techniques were rediscovered more recently in machine learning, which has built its own parallel universe of tooling with …

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