A propos de l'auteur
Svyatoslav (Slava) Voloshynovskiy a obtenu un diplôme de technicien radio en 1993 à l’Institut polytechnique de Lviv et un doctorat en génie électrique en 1996 à l’Université d’État de Lvivska Politechnika, Lviv, Ukraine. En 1998/1999, il a été chercheur invité à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign, États-Unis. Depuis 1999, il travaille à l’Université de Genève où il est professeur au département d’informatique et dirige le Groupe de traitement d’informations stochastiques. Ses intérêts de recherche actuels portent sur l’analyse théorique du traitement des données et de l’apprentissage automatique dans diverses applications allant de la physique à la sécurité.
Samuel Krucker a terminé ses études de physique expérimentale à l’ETH Zurich en 1992 et a obtenu son doctorat à l’Institut d’astronomie de l’ETH Zurich en 1996. Actuellement, il exerce une double fonction qu’il partage entre la Haute école spécialisée du Nord-Ouest de la Suisse (FHNW) et le Space Sciences Laboratory (SSL) de l’Université de Californie, Berkeley, États-Unis. Le principal intérêt scientifique de Samuel Krucker porte sur les problèmes de l’astrophysique des plasmas, en particulier la physique solaire et héliosphérique, d’un point de vue observationnel et expérimental. Par rapport à l’étude d’autres objets astrophysiques, l’étude du Soleil et de l’héliosphère présente l’avantage de permettre des observations détaillées à résolution spatiale et même des observations in situ.
Martin Melchior a obtenu un Master en physique théorique en 1992 à l’ETH Zurich, ainsi qu’un doctorat en sciences naturelles en 1996 au Département des sciences des matériaux, également à l’ETH Zurich. Depuis 2013, il est professeur à la Haute école spécialisée du Nord-ouest de la Suisse (FHNW) et directeur adjoint de l’Institut des sciences des données de la FHNW. Les principaux intérêts scientifiques de Martin Melchior portent sur la conception et l’implémentation de systèmes de traitement et d’analyse de données scientifiques; les techniques de modélisation stochastique et leurs applications avec des projets de recherche dans le domaine du traitement des données astronomiques (astro-informatique), et la modélisation stochastique pour l’analyse des risques et la planification des activités.
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