Outil dédié à l'ordonnancement et à la planification de workflows scientifiques dans un environnement distribué. Permet de soumettre, suivre et exécuter des graphes de tâches complexes pour des systèmes comme des serveurs web scientifiques, des systèmes de contrôle de faisceaux ou des interfaces utilisateur dédiées. Facilite l'automatisation des processus expérimentaux en gérant les dépendances et l'exécution parallèle des tâches.

Bibliothèque logicielle en Python dédiée au contrôle des interféromètres de la marque Attocube. Elle permet aux développeurs d'interagir avec le firmware des appareils pour automatiser des mesures de précision, faciliter l'intégration dans des systèmes de contrôle expérimentaux et optimiser les processus de recherche ou d'industrie nécessitant des déplacements nanométriques.

Plateforme dédiée à la gestion et à la collaboration pour les projets de recherche en neurosciences. Elle facilite l'organisation des équipes, l'intégration d'outils d'analyse et l'automatisation des processus expérimentaux. Destinée aux chercheurs, laboratoires et institutions, elle permet de centraliser les données, de suivre les avancées et de favoriser les échanges entre les acteurs du domaine.

Ce projet fournit un ensemble d'outils et de workflows dédiés au traitement et à l'analyse de données issues de techniques de diffraction avancées, notamment pour la calibration et l'intégration de spectres de rayons X. Il facilite l'automatisation des processus expérimentaux et la gestion des données brutes et traitées, en s'appuyant sur des logiciels spécialisés comme pyFAI et Ewoks. Destiné aux scientifiques et chercheurs, il optimise la reproductibilité et la traçabilité des analyses.

Mimosa est une plateforme dédiée à la gestion, l'acquisition et l'analyse de données scientifiques en temps réel. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de collecter, stocker et visualiser des données expérimentales issues de divers instruments. Le système offre des outils pour le monitoring continu, l'archivage sécurisé et la génération de rapports automatisés, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des processus expérimentaux.

Cubix est une plateforme logicielle dédiée à l'analyse et au traitement de données issues de spectroscopie gamma. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de calibrer des détecteurs, modéliser des schémas de niveaux énergétiques nucléaires, et visualiser des résultats expérimentaux complexes. L'outil intègre des fonctionnalités avancées pour l'ajustement de courbes, la gestion de données multi-dimensionnelles et l'automatisation de processus analytiques.

Ce projet vise à concevoir et maintenir un écosystème optimal de workflows pour l'ESRF DAU (Département d'Accélération et d'Utilisation des Rayons X). Il permet de modéliser, organiser et exécuter des tâches scientifiques sous forme de graphes de dépendances, facilitant ainsi l'automatisation des processus expérimentaux et l'analyse de données. L'objectif est d'améliorer l'efficacité et la reproductibilité des recherches menées sur les accélérateurs de particules.

Ce projet vise à développer des outils d'intelligence artificielle pour analyser des données complexes issues de recherches scientifiques ou industrielles. Il permet de modéliser des scénarios prédictifs, d'automatiser des analyses répétitives et d'optimiser des processus expérimentaux. Les solutions proposées s'appuient sur des algorithmes avancés pour extraire des insights pertinents et accélérer la prise de décision dans des environnements techniques ou académiques.

Ce projet est un module Python dédié au contrôle d'expériences scientifiques via le programme qcontrol3. Il permet d'automatiser et de gérer des processus expérimentaux en intégrant des fonctionnalités de pilotage d'équipements. Développé par MPQ, il facilite la configuration, l'exécution et le suivi des tests dans un environnement de recherche ou industriel.

Le Global Trigger System (GTS) est une infrastructure dédiée à la gestion et à la coordination de déclenchements en temps réel pour des expériences scientifiques, notamment en physique des particules. Il permet d'automatiser et de synchroniser des processus expérimentaux complexes, facilitant ainsi l'acquisition et l'analyse de données à grande échelle.