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Biographie Anastase Charantonis

Anastase Charantonis

Statisticien

Biographie

Anastase est un universitaire avec un parcours international : formation universitaire initiale en mathématique avec une spécialisation en statistiques, obtenus à l'Université Capodistria d'Athènes en Grèce. Master 2 à l'Ecole Polytechnique de Paris, intitulé Océan Atmosphère et Télédétection, pour se spécialiser sur le traitement de données environnementales.

Thèse et contrats post-doctoraux (post-doc au LOCEAN/IPSL, au Conservatoire National des Arts et Metiers - CNAM, à l'Institut des Mines Télécom SudParis, à l'École Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise - ENSIIE), l'ont amené à se focaliser sur la conception de méthodes statistiques pour modéliser l'environnement.

Anastase s'est particulièrement intéressé aux méthodes de classification et clustering, aux chaînes de Markov cachées, ainsi qu'aux méthodes de deep learning actuelles combinant des architectures modernes tels que les réseaux convolutifs et récurrents à longue mémoire courte. Sa thèse, effectuée à l'Université Pierre et Marie Curie sous la direction du Pr. Sylvie Thiria, était intitulée «Méthodologie d'inversion de données océaniques de surface pour la reconstitution de profils verticaux en utilisant des chaînes de Markov cachées et des cartes auto-organisatrices» et était financée par une bourse DGA (Délégation Générale pour l'Armement).

Dans ses futurs projets de recherches, Anastase, souhaite continuer à concevoir des méthodes statistiques pour modéliser des systèmes complexes. Les liens qu'il a tissé avec des laboratoires environnementaux l'ont familiarisé avec de nombreuses problématiques réelles, ainsi il souhaite faire interagir le domaine de la modélisation statistique et du big data en les faisant bénéficier des dernières avancées de la recherche. Anastase réalise toutes les modélisations statistiques, au service de vos enjeux, et nous aide à répondre aux situations complexes que nous rencontrons dans le cadre de nos différentes missions.

Publications

A.A. Charantonis et al. “Retrieving vertical profiles of temperature profiles along the ARAMIS rail from satellite observations by using hidden Markov models and self organizing maps.” Remote Sensing of the Environment (2017).
C. Chapman; A. A. Charantonis, "Reconstruction of Subsurface Velocities From Satellite Observations Using Iterative Self-Organizing Maps," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.PP, no.99, pp.1-4 (2016)
Karagianni, E. A., et al. "Radio Refractivity and Rain-Rate Estimations over Northwest Aegean Archipelagos for Electromagnetic Wave Attenuation Modelling." Information, Communication and Environment: Marine Navigation and Safety of Sea Transportation (2015): 67.
Charantonis, A. A., Badran, F., & Thiria, S. (2015). “Retrieving the evolution of vertical profiles of Chlorophyll -A from satellite observations using Hidden Markov Models and Self Organizing Topological Maps.” Remote Sensing of Environment, 163, 229 239.
Parard, G., Charantonis, A. A., & Rutgerson, A. (2015). “Remote sensing the sea surface CO 2 of the Baltic Sea using the SOMLO methodology.” Biogeosciences, 12(11), 3369 3384.
Parard, G., A. A. Charantonis, and A. Rutgerson. "Remote sensing algorithm for sea surface CO 2 in the Baltic Sea." Biogeosciences Discussions 11.8 (2014): 12255 12294.
Charantonis, A. A., F. Badran, and S. Thiria. “PROFHMM_UNC: Introducing a Priori Knowledge for Completing Missing Values of Multidimensional Time Series.” Int'l J. of

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