Angshul Majumdar - IIIT Delhi, India - est professeur à l'Indraprastha Institute of Information Technology, à Delhi. Il s'intéresse principalement au traitement des signaux et à l'apprentissage automatique, avec des applications dans les réseaux intelligents, la biologie informatique et la télédétection. Il est actuellement directeur des services aux étudiants au sein de la IEEE Signal Processing Society.

Angshul Majumdar est co-PI, avec Emilie Chouzenoux (Inria Saclay), de l'équipe Inria International Associate Team Compass, pour l'étude des outils d'IA pour les problèmes de découverte de médicaments.

Titre : Signal Processing Approaches for Non-Intrusive Load Monitoring

Résumé : dans cet exposé, nous parlerons de la surveillance non intrusive de la charge (NILM) et de la désagrégation de l'énergie. Le problème est d'estimer les consommations des appareils individuels à partir de la consommation totale enregistrée par le compteur intelligent. Il s'agit d'un problème de séparation de sources aveugles (appareils) à canal unique (compteur intelligent) ; il est intrinsèquement sous-déterminé. L'approche habituelle consiste à effectuer une phase de formation intrusive suivie d'une phase de test non intrusive. Nous discuterons de diverses approches alternatives, basées sur l'intelligence artificielle, qui ont été utilisées au fil des ans pour résoudre ce problème. En outre, nous examinerons certaines techniques récentes qui visent à rendre la phase de formation non intrusive.