Appel à candidature pour un projet de thèse : Utilisation de techniques d'apprentissage automatique et statistique pour la prédiction de rayonnement solaire

Titre de la thèse : Utilisation de techniques d'apprentissage automatique et statistique pour la prédiction de rayonnement solaire.

Résumé : L’insertion des Energies Renouvelables sur les réseaux îliens non interconnectés est un enjeu majeur pour réduire les factures énergétiques et environnementales. Leur caractère fatal empêche le producteur de piloter sa production et ainsi handicape leur intégration. Ce projet propose de contribuer à la problématique de l'intermittence des énergies photovoltaïques en étudiant les techniques d'apprentissage automatiques et statistiques

Problématique : L’insertion des Energies Renouvelables (EnR) sur les réseaux électriques îliens non interconnectés est un enjeu majeur pour accroître, d’une part, leurs indépendances énergétiques et d’autre part, réduire les factures énergétiques et environnementales. Cependant, la sûreté d'un réseau électrique insulaire peut être mise à mal lorsque la proportion d’EnR intermittente injectée sur le réseau dépasse un certain seuil. Leur caractère fatal empêche le producteur de piloter sa production et ainsi handicape leur intégration dans les réseaux électriques. Un seuil réglementaire de 30% a ainsi été fixé par décret. Le projet de recherche propose de contribuer à la problématique de l'intermittence et de l'imprévisibilité des énergies photovoltaïques.

Mention du Doctorat : Énergétique (section 62)

Domaine scientifique principal : Énergies Renouvelables 

Domaines scientifiques secondaires : Statistiques, Informatique , Intelligence Artificielle. 

Connaissances et compétences requises : Traitement de données – Méthodes statistiques - Utilisation de matlab – Phénomènes météorologiques – Energies Photovoltaïques

Directeur / Co-Directeur : Christophe PAOLI / Cyril VOYANT

Début : septembre 2015

Financement : Projet TILOS, environ 1630 € net/mois pendant 3 ans 

Lieu : Corte, Ajaccio

Contrat : Contrat doctoral (école doctorale "Environnement et société ") 

Association des doctorants : Pro-Doc

Pour plus d'information, n'hésitez pas à m'envoyer un email à : christophe.paoli@univ-corse.fr - cyril.voyant@univ-corse.fr (pour candidater envoyer une lettre de motivation et un CV). 

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Nouveau papier accepté dans la revue "Energy"

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper: Estimation of 5-min time-step data of tilted solar global irradiation using ANN model

Authors: K. Dahmani, R. Dizene, G. Notton, C. Paoli, ML Nivet, C. Voyant

Abstract: Converting measured horizontal global solar irradiance in tilted ones is a difficult task, particularly for a small time-step and for not-averaged data. Conventional methods (statistical, correlation,…) are not always efficient with time-step less than one hour; thus, we chose to use an Artificial Neural Network (ANN) to realize this conversion applied to 5-min solar radiation data of Bouzareah, Algeria. The ANN is developed and optimized using two years of solar data; the nRMSE is around 8% for the optimal configuration, which corresponds to a very good accuracy for such a short time-step.

Sources: http://www.journals.elsevier.com/energy/ (Impact Factor: 3.65).

Nouveau papier accepté dans la revue "Solar Energy"

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Solar Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper: Time series modeling and large scale global solar radiation forecasting from geostationary satellites data

Authors: Cyril Voyant, Pierrick Haurant, Marc Muselli, Christophe Paoli, Marie-Laure Nivet.

Abstract: When a territory is poorly instrumented, geostationary satellites data can be useful to predict global solar radiation. In this paper, we use geostationary satellites data to generate 2-D time series of solar radiation for the next hour. The results presented in this paper relate to a particular territory, the Corsica Island, but as data used are available for the entire surface of the globe, our method can be easily exploited to another place. Indeed 2-D hourly time series are extracted from the HelioClim-3 surface solar irradiation database treated by the Heliosat-2 model. Each point of the map have been used as training data and inputs of artificial neural networks (ANN) and as inputs for two persistence models (scaled or not). Comparisons between these models and clear sky estimations were proceeded to evaluate the performances. We found a normalized root mean square error (nRMSE) close to 16.5% for the two best predictors (scaled persistence and ANN) equivalent to 35-45% related to ground measurements. Finally in order to validate our 2-D predictions maps, we introduce a new error metric called the gamma index which is a criterion for comparing data from two matrixes in medical physics. As first results, we found that in winter and spring, scaled persistence gives the best results (gamma index test passing rate is respectively 67.7% and 86%), in autumn simple persistence is the best predictor (95.3%) and ANN is the best in summer (99.8%).

Sources: http://www.journals.elsevier.com/solar-energy/ (Impact Factor: 2.95).

Nouveau papier accepté dans la revue "Meteorological Applications"

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Meteorological Applications" éditée par Willey.

Title of the paper: 24-hours ahead global irradiation forecasting using Multi-Layer Perceptron

Authors:  Cyril Voyant, Prisca Randimbivololona, Marie-Laure Nivet, Christophe Paoli, Marc Muselli

Abstract:  The grid integration of variable renewable energy sources implies that their effective production could be predicted, at different times ahead. In the case of solar plants, the driving factor is the global solar irradiation (sum of direct and diffuse solar radiation projected on a plane (Wh/m²)). This paper focuses on the 24-hours ahead forecast of global solar irradiation (i.e. hourly solar irradiation prediction for the day after). A method based on artificial intelligence using Artificial Neural Network (ANN) is reported. The ANN hereafter considered is a Multi-Layer Perceptron (MLP) applied to a pre-treated time series (TS). Two architectures are tested; it is shown that the most relevant is based on a multi-output MLP using endogenous and exogenous input data. A real case 2-years TS is computed and the MLP results are compared with both a statistical approach (AutoRegressive-Moving Average model; ARMA) and a reference persistent approach. Results show that the prediction error estimate (nRMSE) can be reduced by 1.3 points with an ANN compared to ARMA and by 7.8 points compared to the naïve persistence.

Sources: http://www.wiley.com

Bonne année 2013 ! Paci è saluta !

A celles et ceux que je n'ai pas encore vu, eu au téléphone, aux lecteurs de ce blog et aux abonnés twitter et facebook une très bonne et heureuse année 2013 à toutes et à tous ! Paci e saluta !

Nouveau papier accepté dans la revue Renewable Energy

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Renewable Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper: Hybrid methodology for hourly global radiation forecasting in Mediterranean area

Authors: Cyril Voyant, Marc Muselli, Christophe Paoli, Marie-Laure Nivet

Abstract:  The renewable energies prediction and particularly global radiation forecasting is a challenge studied by a growing number of research teams. This paper proposes an original technique to model the insolation time series based on combining Artificial Neural Network (ANN) and Auto-Regressive and Moving Average (ARMA) model. While ANN by its non-linear nature is effective to predict cloudy days, ARMA techniques are more dedicated to sunny days without cloud occurrences. Thus, three hybrids models are suggested: the first proposes simply to use ARMA for 6 months in spring and summer and to use an optimized ANN for the other part of the year; the second model is equivalent to the first but with a seasonal learning; the last model depends on the error occurred the previous hour. These models were used to forecast the hourly global radiation for five places in Mediterranean area. The forecasting performance was compared among several models: the 3 above mentioned models, the best ANN and ARMA for each location. In the best configuration, the coupling of ANN and ARMA allows an improvement of more than 1%, with a maximum in autumn (3.4%) and a minimum in winter (0.9%) where ANN alone is the best.

Keywords: Time series, Artificial neural networks, ARMA, Prediction, Global radiation, Hybrid model

Sources: http://www.elsevier.com

Papier accepté dans la revue Renewable Energy

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Renewable Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper: Neural network approach to estimate 10-min solar global irradiation values on tilted planes

Authors: Gilles Notton, Christophe Paoli, Liliana Ivanova, Siyana Vasileva, Marie Laure Nivet.

Abstract: Calculation of solar global irradiation on tilted planes from only horizontal global one is particularly difficult when the time step is small. We used an Artificial Neural Network (ANN) to realize this conversion at a 10-min time step. The ANN is developed and optimized using five years of solar data and the accuracy of the optimal configuration is around 9% for the RMSE and around 5.5% for the RMAE i.e. similar or slightly lower than the errors obtained with empirical correlations available in the literature and used for the estimation of hourly data.


Keywords: Solar irradiation, Artificial Neural Network, Estimation.

Sources: http://www.elsevier.com

Le département informatique de l'université de Corse recrute 2 ATERs

La 2nde campagne de recrutement d’ATER 2012/2013 à l’Université de Corse est ouverte. Le département informatique de la faculté des sciences et techniques recherche 2 ATERs :

• 1 ATER complet - IHM, programmation web et mobile : Cette demande d’ATER vise à remplacer temporairement des compétences fortes de membres du département informatique ayant obtenu des décharges administratives : président, vice président, directeur de service. Ce recrutement couvrirait en partie le déficit de près de 500 heures constaté au sein du département informatique de la Faculté des Sciences et Techniques. Les activités précises seront définies par les membres du département informatique et le responsable des diplômes concernés. Intégrées à l'équipe pédagogique, la personne enseignera principalement dans les domaines de l'Interface Homme Machine (IHM), de la programmation pour le web et mobile.
   
• 1/2 ATER - Web :  Cette demande d’ATER vise à remplacer temporairement des compétences fortes de membres du département informatique ayant obtenu des décharges administratives : président, vice président, directeur de service. Ce recrutement couvrirait en partie le déficit de près de 500 heures constaté au sein du département informatique de la Faculté des Sciences et Techniques.Les activités précises seront définies par les membres du département informatique et le responsable des diplômes concernés. Intégrées à l'équipe pédagogique, la personne enseignera principalement dans les domaines de l'Interface Homme Machine (IHM), de la programmation pour le web et mobile.

En matière de recherche, les 2 ATERs devront s'intégrer au sein du projet TIC  de l’UMR CNRS 6134 SPE dans le cadre de développement de concepts et outils pour la modélisation et la simulation de systèmes complexes.

La campagne de recrutement d’ATER est ouverte du 14 juin au 5 juillet 2012 minuit (cachet de la
poste faisant foi).

Toutes les informations utiles (dossier, rémunération, dates, etc.) à cette campagne de recrutement sont disponibles et accessibles sur le site de l’université à partir du lien suivant : http://www.univ-corse.fr/recrutement-campagne-2012-2013-d%27attache-temporaire-d%27enseignement-et-de-recherche-2eme-campagne_3400.html

Sources, informations complémentaires :

• Université de Corse : http://www.univ-corse.fr
• Faculté des sciences et techniques : http://fst.univ-corse.fr
• Département informatique : http://dptinfo.univ-corse.fr
• Laboratoire SPE UMR 6134 : http://spe.univ-corse.fr

Third International Workshop à Cargese en novembre

Les pré-inscriptions du 3ème atelier international du projet de recherche Charmex (Chemistry-Aerosol Mediterranean eXperiment) organisé début novembre à l'Institut d’Études Scientifiques de Cargese sont ouvertes. Cette réunion de travail impliquera environ 30 laboratoires français et étrangers. ChArMEx a pour objectif de dresser un bilan actuel et d’anticiper l’évolution future de l’environnement atmosphérique du bassin méditerranéen et de ses impacts sur le climat régional, la qualité de l’air et la bio géochimie marine et continentale.

Sous réserve de confirmation des possibilités, vous pourrez profiter de cette occasion pour visiter la station du Cap Corse, la base de Solenzara, ou un autre site ChArMEx en Corse du dispositif projet Corsica : Centre d’Observation Régional pour la Surveillance du Climat et de l’environnement Atmosphérique et océanographique en Méditerranée occidentale. Il vous faudra spécifier votre demande de visite dans le cadre des commentaires en bas de la page d'inscription. Voir la rubrique "Third International Workshop" sur la page d'accueil de ChArMEx (http://charmex.lsce.ipsl.fr/).

Visite des responsables du projet CORSiCA à l'université de Corse le Mardi 14 février 2012

CORSiCA est un projet visant la création d'un "Centre d’Observation Régional pour la Surveillance du Climat et de l’environnement Atmosphérique et océanographique en Méditerranée occidentale". Il consiste à développer une plate-forme instrumentale multi sites de mesures dédiées aux études atmosphériques et océanographiques en Corse dans le cadre du « chantier Méditerranée » dénommé « MISTRALS » (Mediterranean Integrated STudies at Regional And Local Scales, http://www.mistrals-home.org) et plus particulièrement dans le cadre des programmes HyMeX et ChArMEx. HyMEx (Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment, http://www.hymex.org) a pour objectifs d'améliorer la caractérisation et la compréhension du cycle de l'eau sur le bassin Méditerranéen ; ChArMEx (Chemistry-Aerosol Mediterranean Experiment, http://charmex.lsce.ipsl.fr) a pour but de dresser le bilan actuel et futur de l’environnement chimique atmosphérique (espèces particulaires et réactives gazeuses à vie courte) du bassin méditerranéen, et de ses impacts régionaux sur le climat, la qualité de l’air, et la biogéochimie marine.

Ainsi les responsables du projet CORSiCA présenteront son état d’avancement le Mardi 14 février 2012, Amphithéâtre Jean Nicoli Bât Culombu, et proposeront des pistes de collaborations avec les chercheurs de l'université de Corse. Voici le programme :

• 14:00 - 14:15 : présentation générale du projet CORSiCA [D. Lambert]
• 14:15 - 14:45 : présentation générale de ChArMEx et aperçu des activités et collaborations en Corse [F. Dulac, M. Mallet]. Thématiques de collaborations possibles : pollution sur la production d'énergie solaire par diminution du rayonnement incident ; prévision de la qualité de l'air locale et l'influence du transport à grande distance et des écoulements locaux ; études liées aux émissions par les feux ; liens avec la santé, etc...
• 14:45 - 15:15 : présentation générale de HyMeX et aperçu des activités et collaborations en Corse [S. Coquillat, D. Lambert, J.-P. Pinty]. Thématiques de collaborations possibles : études des risques d'inondations ou de vent violent ; intérêt pour le potentiel éolien, l'agriculture ; étude des feux de forêt ; ingénierie (solaire, traitement du signal, transmission de données) ; lien avec les SHS, etc...
• 15:15 - 15:30 : présentation des activités du SPE prévues dans le projet CORSiCA [C. Paoli, X. Silvani]
• 15:30 - 16:00 : discussion sur les ouvertures et collaborations envisageables en Corse à l'UCPP et hors Université.

Venir à la réunion :

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Proposition de stage bac+5 informatique, aide à la décision

Titre du stage :
Développement d’un plugin logiciel et intégration au sein du projet « Decision Deck ».

Contexte :
Le projet « Decision Deck » vise à développer une plate-forme générique d'aide à la décision composée de modules et de composants logiciels interconnectés : http://www.decision-deck.org. Il s'agira lors de ce stage de développer un modèle multicritère nommé ELECTRE 3P d’aide à la décision et de l’intégrer au sein de la plate-forme Decision Deck. Le modèle multicritère ELECTRE 3P a été réalisé par Pascal Oberti, chercheur en économie au sein du laboratoire CNRS UMR 6240 LISA.

Problématique :
Ce stage aura pour premier objectif de développer sous la forme d’un web service un modèle de calcul multicritère. Le profil du candidat devra donc lui permettre :

1. De comprendre le modèle algorithmique utilisé dans la méthode Electre 3P afin d’en programmer le noyau de calcul.
2. D’étudier la structure et l’agencement logiciel de l’outil Diviz afin de développer le plugin permettant d’intégrer le modèle ELECTRE 3P.
3. D’en rédiger un tutoriel complet afin de permettre l’utilisation rapide et intuitive du plugin.
4. De tester et valider le plugin sur des cas pratiques rencontrés dans le domaines des énergies renouvelables : aide à la localisation de parcs éoliens et de centrales photovoltaïques.

Le second objectif, qui peut être réalisé en parallèle, sera de développer un vocabulaire ontologique dédié à l’aide à la décision et sa publication sur le « web des données », initiative visant la connexion de données distribuées et sémantisées sur le web. Parmi les langages sémantiques développés et standardisés par le W3C, SKOS (« Simple Knowledge Organization System ») et OWL (« Web Ontology Language ») ont retenu notre attention. Le vocabulaire ainsi produit sera mis à disposition librement pour être réutilisé au sein de toute application informatique traitant de l’AMCD. Sera particulièrement étudiée, sa possible intégration au sein de la plateforme logicielle générique d’AMCD « Decision Deck » en y ajoutant une couche expressive à son schéma de données standardisé XMCDA.

Missions :
Le planning suivant pourra être envisagé :

1. En fonction du profil du candidat : étude de concepts clefs pour l'aide multicritère à la décision (tableau de performances, surclassement, problématiques de référence et procédures de traitement) ; étude des technologies du web sémantique.
2. Étude et prise en main de la plateforme « Decision Deck », de « Diviz » et du schéma de données standardisé XMCDA. Développement d’un premier prototype de vocabulaire et étude du lien avec XMCDA.
3. Étude et compréhension du mode de développement de plugin sous « Decision Deck » et « Diviz ». Finalisation d’un vocabulaire ontologique inédit et dédié à l’aide à la décision.
4. Analyse du modèle ELECTRE 3P en vue de sa transformation en plugin. Déploiement du vocabulaire.
5. Codage et test : aide à la localisation de parc éoliens et de centrales photovoltaïques
6. Intégration au sein de la plateforme.
7. Bilan, synthèse et rédaction de la documentation.

Le stagiaire intégrera l’équipe EnR au sein du laboratoire CNRS UMR SPE 6134 de l’université de Corse, situé à Corte.

Durée du contrat :5 à 6 mois

Profil du candidat :

• Bac +5 validé en informatique ou économie/informatique
• Autonome, dynamique, bon relationnel
• Anglais scientifique
• Goût pour la recherche 

Compétences requises :

• Maîtrise de la programmation orientée objet : Java et Python
• Maîtrise du langage XML et des technologies associées
• Connaissance du fonctionnement des bases de données et du réseau

Rémunération : 436,05 € par mois

Conditions de travail :170 heures/mois à répartir en fonction des besoins. Bureau équipé (PC, impr., internet, tél., etc.).

Pour proposer votre candidature :

Adressez vos candidatures (CV + lettre de motivation) par courriel à : Christophe PAOLI, MCF informatique, christophe.paoli@univ-corse.fr.

Un nouveau Papier accepté dans la revue Energy !

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper:  Estimation of hourly solar global irradiations on tilted planes from horizontal ones using artificial neural networks.

Authors: Gilles Notton, Christophe Paoli, Siyana Vasileva, Marie Laure Nivet, Jean-Louis Canaletti, Christian Cristofari.

Abstract:  Calculation of solar global irradiations from only horizontal global ones is a difficult task, especially since the time step is small and the data are not averaged. We used an Artificial Neural Network (ANN) to realize this conversion. The ANN is optimized and tested on the basis of five years of solar data and the accuracy of the optimal configuration is around 6% for the RMSE and around 3.5% for the RMAE i.e. better performance than the empirical correlations available in the literature.

Keywords: Solar irradiation, Artificial Neural Network, Estimation.

Sources :  http://www.elsevier.com

Papier accepté dans la revue Energy

Un nouveau papier auquel j'ai collaboré vient d'être accepté pour publication dans la revue "Energy" éditée par Elsevier.

Title of the paper :  Numerical Weather Prediction (NWP) and hybrid ARMA/ANN model to predict global radiation

Authors : Cyril Voyant, Marc Muselli, Christophe Paoli, Marie-Laure Nivet

Abstract :  We propose in this paper an original technique to predict global radiation using a hybrid ARMA/ANN model and data issued from a numerical Weather Prediction Model (NWP). We particularly look at the Multi-Layer Perceptron. After optimizing our architecture with NWP and endogenous data previously made stationary and using an innovative pre-input layer selection method, we combined it to an ARMA model from a rule based on the analysis of hourly data series. This model has been used to forecast the hourly global radiation for five places in Mediterranean area. Our technique outperforms classical models for all the places. The nRMSE for our hybrid model ANN/ARMA is 14.9% compared to 26.2% for the naïve persistence predictor. Note that in the stand alone ANN case the nRMSE is 18.4%. Finally, in order to discuss the reliability of the forecaster outputs, a complementary study concerning the confidence interval of each prediction is proposed.

Keywords: Time Series forecasting, hybrid, Artificial Neural Networks, ARMA, Stationarity.

Sources :  http://www.elsevier.com

Excellente année 2012 ! Paci è saluta !

Soutenance de thèse de M. C. Voyant : prédiction de rayonnement solaire avec réseaux de neurones artificiels

M. C. Voyant soutiendra publiquement sa thèse pour l’obtention du grade de docteur en énergétique, mention "énergétique, génie des procédés" le 16 Novembre 2011 à 14H au Centre G. Peri à Vignola Ajaccio.

Titre : Prédiction de séries temporelles de rayonnement solaire global et de production d’énergie photovoltaïque à partir de réseaux de neurones artificiels.

Résumé : La Corse faisant partie des petits réseaux insulaires non-interconnectés, son approvisionnement énergétique est très particulier. En effet, comme toutes les autres îles, elle doit se suffire à elle-même. Une solution souvent adoptée pour pallier à cet isolement, consiste à recourir aux énergies renouvelables. Cependant, à cause de leur caractère intermittent, elles ne sont insérées que de manière limitée au sein des réseaux électriques. Il est nécessaire d’utiliser en parallèle d’autres moyens de production d’énergie, avec comme principale difficulté, la gestion optimale de la bascule entre ces deux types d’énergie. Cette étude s’inscrit dans le cadre de la prédiction de la ressource solaire et photovoltaïque dans le but de quantifier l’énergie disponible et de permettre une gestion optimale de la transition entre énergies intermittentes et conventionnelles. Tout au long de ces travaux, nous avons ainsi testé différentes techniques de prédiction sur quatre horizons susceptibles d’intéresser un gestionnaire de réseau : j+1, h+24, h+1 et m+5. A l’issue de toutes ces manipulations, nous pouvons conclure que suivant l’horizon considéré, la hiérarchisation des différents prédicteurs fluctue. On retiendra ainsi, que pour l’horizon j+1, il est intéressant d’utiliser une approche à base de réseaux de neurones en prenant soin de stationnariser les séries temporelles et d’utiliser des variables exogènes. Pour l’horizon h+1, une méthodologie hybride couplant la robustesse des modèles autorégressifs et la non-linéarité des modèles connexionnistes permet d’obtenir des résultats très satisfaisants. Pour le cas h+24, les réseaux de neurones à sorties multiples donnent de très bons résultats. Concernant l’horizon m+5, les conclusions sont moins catégoriques. Ainsi, même si les réseaux de neurones sont les plus performants, la simplicité et les résultats d’une approche basée sur la persistance, nous conduisent à préconiser principalement ce prédicteur. L’ensemble des méthodologies proposées et des résultats obtenus sont complémentaires avec les travaux de prédiction bibliographiques étudiés. Les méthodologies développées pourraient à terme être reprises comme éléments de prédiction dans des outils globaux de contrôle et de commande des systèmes énergétiques.

Mots clés : prédiction, rayonnement global, réseau de neurones, photovoltaïque, séries temporelles, stationnarité

Le manuscrit est disponible en ligne : http://cyril-voyant.univ-corse.fr

Le département informatique de l'université de Corse recrute 1 demi ATER

La 2nd campagne de recrutement d’ATER 2011/2012 à l’Université de Corse est ouverte. Le département informatique de la faculté des sciences et techniques recherche 1 demi ATER :

• Profil C2i : Intégrées à l'équipe pédagogique, la personne enseignera principalement en licence STS (C2i) et assurera les taches administratives suivantes définies par le directeur du département informatique, le responsable du diplôme et le responsable du C2I: 
• inventaire et mise à jours de la liste des unités d'enseignements relatives au C2i et à la bureautique: nombre d'heures, code, nombre de groupe 
• coordination des autres enseignants intervenant dans le cadre du C2i à la FST
• proposition d'évolutions des enseignements et notamment des sujets de TD et TP
• remise d'un rapport détaillé de fin d'activité à définir par le directeur du département informatique, le responsable du diplôme et le responsable du C2I
  

En matière de recherche, le demi ATER devra s'intégrer dans les projets structurants du laboratoire SPE UMR 6134. 

La campagne de recrutement d’ATER est ouverte du 3 au 21 octobre 2011 minuit (cachet de la poste faisant foi) : http://www.univ-corse.fr/recrutement-campagne-d%27attache-temporaire-d%27enseignement-et-de-recherche_3400.html

Université de Corse
DRH
Campagne ATER
Avenue Jean Nicoli – BP 52
20250 CORTE

Toutes les informations utiles (dossier, rémunération, dates, etc.) à cette campagne de recrutement sont disponibles et accessibles sur le site de l’université à partir du lien suivant : 

Sources, informations complémentaires :

• Université de Corse : http://www.univ-corse.fr
• Faculté des sciences et techniques : http://fst.univ-corse.fr
• Département informatique : http://dptinfo.univ-corse.fr
• Laboratoire SPE UMR 6134 : http://spe.univ-corse.fr

Le projet MISTRALS dans le numéro d’été du Journal du CNRS

Consacré à la Méditerranée, le numéro d’été du Journal du CNRS (cnrs le journal - N°258 - 259 juillet - août 2011) propose des interviews réalisés à l’occasion de l’Atelier MISTRALS de Malte (30 mars/1er avril 2011), ainsi que la présentation des programmes thématiques composant MISTRALS : projet pour lequel l'université de Corse, le laboratoire Sciences Pour l’Environnement - UMR CNRS 6134 et l'association Qualitair Corse sont impliqués. A consulter en ligne ou télécharger ICI.

Sources :

• http://www.mistrals-home.org
• http://www2.cnrs.fr