Marilyne AndersenMarilyne Andersen est professeure ordinaire en technologies durables de la construction et dirige le Laboratoire Performance Intégrée au Design (LIPID) qu'elle a fondé en automne 2010. Elle a été Doyenne de la Faculté de l'Environnement Naturel, Architectural et Construit (ENAC) de l'EPFL de 2013 à 2018 et est la Directrice Académique du Smart Living Lab à Fribourg. Elle co-dirige également le Student Kreativity and Innovation Laboratory (SKIL) à l'ENAC.Avant de rejoindre l'EPFL, elle était professeure assistante puis associée (tenure-track) dans le Building Technology Group du MIT, au sein du Département d'Architecture, où elle a fondé et dirigé le MIT Daylighting Lab depuis 2004. Elle a aussi été professeure invitée à la Singapore University of Technology and Design en 2019. Marilyne Andersen détient un Master ès sciences en physique et s'est spécialisée dans l'éclairage naturel durant sa thèse dans la physique du bâtiment à l'EPFL au Laboratoire d'énergie solaire et de physique du bâtiment (LESO) ainsi qu'en tant que chercheuse invitée au Building Technologies Department du Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie. Ses recherches se situent à l'interface entre sciences, ingénierie et architecture avec une attention spécifique sur l'impact de la lumière naturelle sur les occupants d'un bâtiment. Avec un focus sur les questions de confort, de perception et de santé et leurs implications énergétiques, ces efforts de recherche visent à une intégration plus profonde de la performance lumineuse et du confort intérieur dans le processus de conception, grâce à de nouvelles synergies avec d'autres domaines scientifiques, comme la chronobiologie et les neurosciences ainsi que la psychophysique ou l'informatique et l'imagerie digitale. Elle s'appuie sur ces recherches pour les étendre à la pratique architecturale à travers la startup OCULIGHT dynamics qu'elle a co-fondée, et qui offre des services spécialisés en éclairage naturel avec un accent particulier sur les effets psycho-physiologiques de la lumière naturelle sur les occupants d'un bâtiment. Elle est l'auteure de plus de 200 articles référés publiés dans des revues scientifiques et lors de conférences internationales, ainsi que la lauréate de plusieurs bourses et prix dont: le Daylight Award for Research (2016), onze prix et distinctions pour ses publications (2009, 2011, 2012, 2015, 2018, 2019, 2021) dont le Taylor Technical Talent Award 2009 décerné par la Illuminating Engineering Society, le 3M Non-Tenured Faculty Award (2009), le Mitsui Career Development Professorship au MIT (2008) et le prix EPFL de la Fondation Chorafas en durabilité attribué pour sa thèse (2005). Ses travaux de recherche ou d'enseignement ont été soutenus par des organisations professionnelles, institutionnelles et industrielles tels que les Fonds National pour la Recherche Scientifique (en Suisse et aux USA), la fondation Velux, le programme Européen Horizon 2020, la Boston Society of Architects, la MIT Energy Initiative et InnoSuisse. Elle a été la directrice et responsable académique de l'équipe suisse et son projet NeighborHub, qui a gagné la compétition U.S. Solar Decathlon 2017 avec 8 podiums sur 10 épreuves. Elle est membre du Conseil de la Fondation LafargeHolcim pour la construction durable et dirige son Comité Académique. Elle est également membre du conseil éditorial de la revue scientifique Building and Environment chez Elsevier ainsi que des revues LEUKOS (de la Illuminating Engineering Society) et Buildings and Cities chez Taylor et Francis. Elle est Experte pour le Conseil d'Innovation InnoSuisse ainsi que membre fondatrice et membre du Conseil de la Fondation Culture du Bâti (CUB). Elle est aussi membre fondatrice de la Daylight Academy et membre active de plusieurs comités de l'Illuminating Engineering Society (IES) et de la Commission Internationale de l'Eclairage (CIE).
Yumeng HouYumeng Hou is a Chinese-speaking researcher at the Laboratory for Experimental Museology, EPFL. Yumeng received her MSc in Computer (data) Science and is now pursuing her PhD under the supervision of Prof. Sarah Kenderdine. Her current research involves intangible cultural heritage, computational archives, embodied knowledge, Chinese martial arts, and cultural AI.Before joining EMPLUS, Yumeng was a professional product manager, data analyst, and data storyteller.
David Atienza AlonsoDavid Atienza Alonso is an associate professor of EE and director of the Embedded Systems Laboratory (ESL) at EPFL, Switzerland. He received his MSc and PhD degrees in computer science and engineering from UCM, Spain, and IMEC, Belgium, in 2001 and 2005, respectively. His research interests include system-level design methodologies for multi-processor system-on-chip (MPSoC) servers and edge AI architectures. Dr. Atienza has co-authored more than 350 papers, one book, and 12 patents in these previous areas. He has also received several recognitions and award, among them, the ICCAD 10-Year Retrospective Most Influential Paper Award in 2020, Design Automation Conference (DAC) Under-40 Innovators Award in 2018, the IEEE TCCPS Mid-Career Award in 2018, an ERC Consolidator Grant in 2016, the IEEE CEDA Early Career Award in 2013, the ACM SIGDA Outstanding New Faculty Award in 2012, and a Faculty Award from Sun Labs at Oracle in 2011. He has also earned two best paper awards at the VLSI-SoC 2009 and CST-HPCS 2012 conference, and five best paper award nominations at the DAC 2013, DATE 2013, WEHA-HPCS 2010, ICCAD 2006, and DAC 2004 conferences. He serves or has served as associate editor of IEEE Trans. on Computers (TC), IEEE Design & Test of Computers (D&T), IEEE Trans. on CAD (T-CAD), IEEE Transactions on Sustainable Computing (T-SUSC), and Elsevier Integration. He was the Technical Program Chair of DATE 2015 and General Chair of DATE 2017. He served as President of IEEE CEDA in the period 2018-2019 and was GOLD member of the Board of Governors of IEEE CASS from 2010 to 2012. He is a Distinguished Member of ACM and an IEEE Fellow.
Marc LaperrouzaMarc est collaborateur scientifique et chargé de cours à lEPFL et à HEC Lausanne. Marc a obtenu un doctorat à la London School of Economics (réforme du secteur des télécommunications en Chine), une maîtrise en gestion internationale (HEC, 1997) et une licence en gestion à HEC Lausanne (1993). Il a étudié le Mandarin et l'économie à Fudan University, Shanghai (1993-1995) et a passé un semestre à la Richard Ivey School of Business, University of Western Ontario, Canada (1996). Avant de rejoindre le Collège des Humanités, Marc a travaillé à l'EPFL sur les industries de réseaux (CDM, 2007-2011). Il a été directeur adjoint et conseiller spécial du Evian Group, un institut de recherche rattaché à IMD. Il a en outre travaillé pour la division Asie de Swiss Re et pour le McKinsey Business Technology Office. Il intervient de manière ponctuelle au niveau Bachelor, Master ou Executive dans les universités romandes. Marc est invité de manière régulière dans les médias suisses (RTS Radio et TV, Le Temps). Il est le fondateur et président de l'association bonopro. Il s'est vu décerner le Swiss Re Milizpreis 2011.
Robert WestRobert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]
Roland SiegwartOriginaire d'Altdorf (UR) et d'Oberkirch (LU), Roland Siegwart est né en 1959 à Lausanne. Après une enfance à Schwyz, il a étudié à l'EPFZ et a obtenu son diplôme en génie mécanique en 1983. Il a travaillé ensuite comme assistant de recherche à l'EPFZ. En 1989, il a obtenu son doctorat, sa thèse traitant de l'application des paliers magnétiques sur les machines d'usinage de grande vitesse.
De 1989 à 1990, il a effectué des recherches à l'Université de Stanford en Californie (USA) et a participé à des projets en microrobotique. De retour en Suisse, il a rejoint l'Institut de robotique à l'EPFZ. Comme directeur remplaçant de l'Institut de Robotique, il a organisé les activités dans la micro- et nanorobotique. Il a mis notamment au pointuncourensystèmesélectroméca-niques appliqués.
Depuis 1990, R. Siegwart a été engagé en parallèle comme vice président de MECOS Traxler AG, une entreprise spin-off' de l'EPFZ. Il a dirigé de nombreux projets industriels dans le domaine des paliers magnétiques. ProfesseurauDépartementdemicrote-chnique de l'EPFL depuis 1996, R. Siegwart est responsable de la recherche en systèmes microtechniques autonomes. Le champ principal de ses activités porte sur les robots et les microrobots mobiles ainsi que les microsystèmes dynamiques et de très hautes performances.
Tomas Teijeiro CampoI received my PhD from the Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (CITIUS), University of Santiago de Compostela, Spain, in 2017. During my doctoral studies I developed a novel knowledge-based framework for time series interpretation based on abductive reasoning that has been successfully applied to automatic ECG interpretation and classification. Now I am currently working as a research associate at the Embedded Systems Laboratory (ESL), with Prof. David Atienza. My research interests include knowledge representation, non-monotonic temporal reasoning, event-based sensing, and their application to biosignal abstraction and interpretation in energy-efficient setups.
