Bibliothèque d'extensions et d'outils conçus pour enrichir les capacités d'analyse des données temporelles, notamment dans le domaine de l'astrophysique. Elle facilite la modélisation, la simulation et l'optimisation de signaux complexes, comme ceux émis par les pulsars, pour des applications en recherche fondamentale et en physique théorique.

Plateforme dédiée à la gestion et au suivi de tâches dans un environnement scientifique, notamment pour les projets de recherche menés sur des lignes de lumière synchrotron. Elle permet d'automatiser des workflows complexes, de collaborer efficacement entre équipes et de centraliser les données expérimentales pour une analyse optimisée. Utilisée principalement par des chercheurs et techniciens en milieu académique ou industriel.

PhoenixGraph est une bibliothèque logicielle dédiée à la manipulation et à la visualisation de graphes, notamment pour des applications en physique des particules. Elle permet de modéliser des structures spatiales complexes en 2D et 3D, facilitant ainsi l'analyse et la recherche de relations entre éléments. Utilisée dans des environnements de recherche, elle offre des outils pour générer des représentations graphiques et optimiser des algorithmes de voisinage.

CNW-Grass est un modèle fonctionnel de structure végétale (FSPM) dédié à l'étude des graminées. Il simule la croissance des plantes en intégrant la morphogenèse, le métabolisme du carbone et de l'azote, ainsi que les flux d'eau. Le modèle prend en compte des paramètres pédoclimatiques (température, lumière, humidité, CO2, etc.) pour prédire le développement des organes végétaux, la photosynthèse, la transpiration et la sénescence. Il est utilisé en recherche agronomique pour optimiser les pratiques culturales et comprendre les interactions entre croissance végétale et environnement.

RDFNeo est un outil conçu pour convertir et exploiter des données au format RDF (Resource Description Framework) dans des bases de graphes Neo4j. Il facilite l'intégration de données sémantiques dans des environnements orientés graphes, permettant une analyse plus intuitive et performante des relations entre entités. Utilisé dans des domaines comme la recherche, l'industrie ou les sciences des données, il optimise les requêtes complexes et améliore la visualisation des réseaux sémantiques.

OpenAlea.Adel est un outil de modélisation et de simulation dédié à l'étude du développement architectural des plantes graminées. Il permet de reproduire en 3D la croissance et la morphologie des plantes, facilitant ainsi la recherche agronomique et l'analyse des interactions entre génétique et environnement. Les modèles intégrés, comme Adel-Maize et Adel-Wheat, aident à comprendre les mécanismes de développement végétal et à optimiser les pratiques culturales.

Ce projet fournit un framework open source pour le contrôle, la simulation et l'optimisation de robots industriels, notamment des bras robotisés comme ceux de la marque Franka Emika. Il permet de gérer des trajectoires, des forces, des impédances et des mouvements en temps réel, facilitant ainsi l'automatisation et la collaboration entre robots dans des environnements industriels ou de recherche.

Ce dépôt centralise des tests dédiés aux infrastructures de calcul haute performance (HPC) gérées par le CINES. Il permet d'évaluer les performances, la fiabilité et la stabilité des systèmes HPC à travers des scripts de test couvrant la mémoire, les entrées/sorties, les communications réseau et la gestion des jobs. Ces tests sont conçus pour valider et optimiser les environnements de calcul scientifique utilisés par la communauté académique et de recherche en France.

Outil logiciel dédié à l'évaluation en temps réel des capacités physiques des robots et des humains. Il permet de calculer des métriques comme les ellipsoïdes de manipulabilité ou les polytopes de force et de vitesse, facilitant ainsi l'optimisation des mouvements et la collaboration entre humains et robots dans des environnements industriels ou de recherche.

Projet dédié à la collecte, au traitement et à l'analyse de données scientifiques, notamment dans le domaine environnemental. Il facilite la collaboration entre équipes de recherche en offrant des outils pour automatiser et structurer des workflows analytiques complexes. Le projet s'appuie sur des infrastructures partagées pour optimiser les ressources et accélérer les découvertes.