Ce projet vise à analyser et à réduire les réseaux d'automates synchronisés selon une topologie d'arborescence. Il préserve la portée de la synchronisation tout en ne la garantissant pas pour la sécurité. Le projet a été étendu à des topologies d'arborescence d'automates de toute sorte et a été expérimenté.

Kg4j est une bibliothèque Java open source dédiée à la construction, l'édition et l'analyse de graphes de connaissances axés sur les données biomédicales. Elle permet de créer des réseaux sémantiques à partir de sources RDF comme FORVM et AOP-Wiki, en intégrant des concepts médicaux (MeSH), des composés chimiques (ChEBI, PubChem), des publications scientifiques et des données expérimentales. Les graphes générés peuvent être enrichis, analysés pour des propriétés topologiques ou temporelles, et exportés pour une utilisation dans des outils externes comme Neo4j ou Cytoscape.

GSAM est un outil qui effectue un mappage d'atomes à l'échelle du génome. Les résultats peuvent être exploités pour construire des réseaux de squelettes carbonés pour une analyse topologique de réseaux métaboliques à grande échelle (GSMN) et analyser les résultats de suivi des atomes.

Ce projet permet d'analyser et d'extraire des caractéristiques topologiques à partir de graphes ou de réseaux complexes. Il facilite la compréhension des structures sous-jacentes, l'identification de motifs récurrents et l'optimisation des flux. Les résultats peuvent être utilisés pour des applications en logistique, en biologie ou en informatique théorique.

N2S3 est un simulateur de réseaux de neurones physiques permettant de modéliser différentes topologies de réseaux neuronaux avec divers modèles de synapses et de neurones. Il offre des outils pour simuler des processus d'apprentissage, analyser l'activité neuronale et tester des algorithmes bio-inspirés. Le projet inclut des exemples concrets comme la simulation de jeux de données MNIST ou FMNIST, et propose une interface pour configurer et déployer des expériences.

Ce projet est un simulateur Python pour les algorithmes de placement et de récupération d'images de conteneurs dans les clouds Edge. Il utilise des données de traces de centres de données pour extraire et analyser les images et leurs couches correspondantes. Le simulateur prend en charge la génération et l'extraction de topologies de réseau personnalisées et en temps réel.