Outil dédié à la détection et à l'analyse des cyclones tropicaux à partir de données météorologiques et climatiques. Il permet aux chercheurs et météorologues de modéliser les phénomènes extrêmes, d'améliorer les prévisions et de mieux comprendre les impacts du changement climatique sur ces événements. Le projet s'appuie sur des algorithmes avancés et des données issues de simulations numériques.

Projet dédié à la collecte, l'analyse et la modélisation de données issues de satellites pour étudier l'atmosphère, le climat et l'environnement. Il permet de suivre les polluants, les variations climatiques et d'autres indicateurs environnementaux essentiels pour la recherche scientifique et les politiques publiques.

Geoarches est une bibliothèque open source développée par l'INRIA dédiée à la modélisation et à la prévision des données climatiques et météorologiques. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de construire, entraîner et évaluer des modèles de machine learning spécialisés dans l'analyse de données géospatiales complexes. Le projet facilite l'intégration de blocs fonctionnels dans des pipelines de recherche existants et propose des outils pour le téléchargement, le prétraitement et l'évaluation des données.

Plateforme dédiée à l'analyse et à la gestion des ressources en eau. Elle permet aux utilisateurs de modéliser des réservoirs, simuler des scénarios hydrologiques et prévoir les niveaux d'eau en fonction de données climatiques et environnementales. L'outil aide les professionnels à optimiser la gestion des ressources hydriques et à anticiper les risques liés aux variations de débit.

AtlanFlex est un jeu de données synthétiques conçu pour évaluer la flexibilité énergétique dans un quartier résidentiel via des thermostats intelligents. Il modélise la consommation de chauffage de 337 logements dans un climat côtier, en intégrant des scénarios de demande-réponse (réduction de consigne de température) et des comportements stochastiques des occupants. Les données incluent des séries temporelles de consommation, de température et de conditions externes, permettant d'analyser l'influence de la diversité des profils et des interactions avec les thermostats.

Ce projet fournit des outils dédiés à la modélisation climatique régionale dans le cadre du cadre de modélisation climatique de l'IPSL. Il facilite la simulation et l'analyse des données environnementales pour les chercheurs et scientifiques travaillant sur les enjeux climatiques.

Ce projet open source permet de transformer et structurer des données météorologiques brutes en formats adaptés pour des analyses scientifiques et agricoles. Il facilite l'utilisation de ces données dans des environnements Python et OpenAlea, notamment pour des applications en modélisation climatique, recherche agronomique ou gestion des ressources naturelles. Les données sont optimisées pour une intégration fluide dans des workflows de recherche ou des outils de décision.

Projet de recherche dédié à l'étude des transports à différentes échelles spatiales et temporelles. Il utilise des maillages dynamiques pour simuler des phénomènes physiques, notamment dans le cadre de la modélisation climatique. Les outils développés permettent de pré-traiter des données, de générer des configurations de simulation et d'exécuter des calculs haute performance sur des infrastructures de calcul intensif.

Ce projet est un package R dédié à la modélisation et à l'analyse de données limitées concernant les zones humides de traitement (TW). Il fournit des outils pour valider, sélectionner et entraîner des modèles prédictifs sur la concentration ou la charge de polluants entre l'entrée et la sortie de ces systèmes. Le package intègre des jeux de données compilés à partir de publications scientifiques et des données climatiques ou géographiques complémentaires pour enrichir les analyses.

Projet de recherche et développement dédié à la simulation numérique et à l'analyse de données géophysiques. Il permet de modéliser des phénomènes climatiques, océaniques ou atmosphériques en utilisant des algorithmes avancés de calcul scientifique. Le projet intègre des outils pour le traitement parallèle et la visualisation des résultats, facilitant ainsi la compréhension des interactions complexes entre différents paramètres environnementaux.