Outil dédié à la conception et à la validation des câblages électroniques pour le détecteur SuperNEMO. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de modéliser, tester et optimiser les connexions nécessaires à l'acquisition de données expérimentales en physique des particules. Le projet facilite la collaboration entre équipes internationales travaillant sur des infrastructures de recherche.

Ce projet est une solution logicielle dédiée à la gestion et à l'analyse de données issues de détecteurs de diffraction X, notamment pour les expériences en cristallographie ou en science des matériaux. Il permet de configurer, contrôler et acquérir des données en temps réel depuis des équipements spécialisés comme les détecteurs Mythen. Le système facilite également le traitement et l'optimisation des paramètres expérimentaux pour améliorer la précision des mesures.

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.

Logiciel dédié à l'analyse des déformations et orientations cristallines à partir de données de diffraction des rayons X. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de caractériser précisément les propriétés structurales des matériaux, notamment dans les domaines de la science des matériaux et de la physique de la matière condensée. L'outil facilite l'interprétation des données expérimentales pour optimiser les performances des matériaux étudiés.

Ce dépôt de notebooks Jupyter illustre les fonctionnalités avancées de PyMoDAQ, une bibliothèque dédiée à l'acquisition et à l'analyse de données expérimentales. Il propose des exemples concrets pour visualiser, analyser et optimiser des données scientifiques, notamment à travers des méthodes comme l'analyse bayésienne et les processus gaussiens. Ces notebooks servent de support pédagogique pour exploiter au mieux les outils de PyMoDAQ.

LibVamos est une bibliothèque logicielle développée pour la simulation et l'analyse de données issues de détecteurs utilisés en physique nucléaire. Elle permet de modéliser des configurations expérimentales complexes, de calculer des positions de détecteurs et d'optimiser leurs paramètres. Utilisée principalement dans des laboratoires de recherche comme le GANIL, elle facilite la préparation et l'interprétation d'expériences scientifiques.

Projet dédié au traitement et à l'automatisation de workflows de données pour des applications scientifiques, notamment dans le domaine de l'analyse de données expérimentales. Il permet de structurer, traiter et optimiser des flux de données complexes pour des chercheurs ou des laboratoires.

Plateforme éducative dédiée à la formation des développeurs sur l'outil Ewoks, un système de gestion de workflows scientifiques. Elle propose des tutoriels interactifs et des ressources pour apprendre à concevoir, exécuter et optimiser des workflows automatisés, notamment dans des environnements de recherche comme le traitement de données expérimentales ou l'intégration avec des outils comme Bliss et Slurm.

Projet de recherche et de développement dédié à l'analyse de données scientifiques et à la visualisation de résultats expérimentaux. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de générer des rapports techniques détaillés et de simuler des phénomènes physiques pour valider des hypothèses ou optimiser des processus.

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.