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Ouerhani Nabil

Ouerhani Nabil

Professeur-e HES ordinaire

Main skills

Human-Machine Interaction

Human-Robot Interaction

Multimodal interaction

IoT Internet Of Things

Multi-agent systems

Intelligent Agents

Industry 4.0

  • Contact

  • Teaching

  • Research

  • Publications

  • Conferences

Main contract

Professeur-e HES ordinaire

Haute Ecole Arc - Ingénierie
Espace de l'Europe 11, 2000 Neuchâtel, CH
DING

Nabil Ouerhani is a Professor in Computer Science at the Haute Ecole Arc // HES-SO. Besides his teaching activities, Nabil Ouerhani is leading the applied research group "Interaction technologies" which main research focus is : Human-Machine Interaction (HMI); Human-Robot Interaction (HRI) and Machine-Machine Interaction (MMI). The research group leverages ICT technologies like IoT, cyber-physical systems, mobile technologies / wearables, Multi-agent intelligent systems, human action understanding in order to conceive and develop innovative Industry 4.0 oriented applications for and in collaboration with industrial partners.

BSc HES-SO en Informatique - Haute Ecole Arc - Ingénierie
  • Java Enterprise Edition
  • Qualité du Logiciel

Ongoing

BonsAPPs - AI-as-a-Service for the Deep Edge

Role: Co-applicant

Financement: European Commission (H2020)

Description du projet :

BonsAPPs will develop a fully functional (TRL-8), scalable AI-as-a-Service layer (AI-aaS) that will interoperate with the AI on demand platform as an external service. The service layer will enhance an existing AI platform (Bonseyes Marketplace) to cover experimentation, benchmarking, deployment and secure licensing of AI solutions at the Deep Edge. Project-funded Use Cases will demonstrate how Bonseyes Marketplace Platform simplifies time-consuming non-functional tasks in AI design, produces AI at a lower cost and offers specific means to scale innovations once put into the market. Two rounds of use cases will drive supply from AI professionals and demand from End Users to explore the potential gains of AI at the Deep Edge. End users, mainly SMEs/non-tech users lacking internal innovation capacities, will receive guidance in launching Industry Challenges fitting their needs. Specialized AI developers and integrators (AI Talents) will engage with them into an open innovation cycle to solve challenges; Edge AI Apps will be developed and integrated in Solutions at the Deep Edge using different deployment platforms. Coordinated by an AI SME-aware of existing barriers to bring AI innovations into the market, eight complementary partners participate: six technology partners in charge of frontend, backend , security and licensing and interoperability with development platforms, (will also provide technical support to the Use Case Owners); a specialist in Open Call Management; a specialist in digital business coordinating communication and dissemination. AI Talents involved will also have the possibility, under specific re-use licensing framework, of commercializing these results (develop new Apps/Solutions for other end users). Engagement of all relevant audiences (AI4EU community, AI researchers/developers, non-tech SMEs, clusters and value-chain leaders) is secured by the outreach capacities of partners to startups, corporate-led/RTO-led AI and Digital Innovation Hubs.

Research team within HES-SO: Ouerhani Nabil , Pazos Escudero Nuria

Partenaires académiques: Tutschku Kurt, BTH; Benini Luca, University of Bologna

Partenaires professionnels: LLewllynn Tim, NVISO SA; Bonnefous Jean-Marc, Bonseyes Community Association; Zafalon Roberto, ST Microelectronic, Italy; Zrazinska Izabela, Funding Box; Carrasco Alexandra, ISDI

Durée du projet: 01.01.2021 - 31.12.2023

Montant global du projet: 5'750'000 CHF

Statut: Ongoing

Decolleteur 4.0 - AI-enabled solution for automatic generation of Swiss-Type lathe machine-tool programs.

Role: Main Applicant

Financement: Innosuisse

Description du projet :

Decolleteur 4.0 is the starting point for a 7 years roadmap established by our industrial partners (Tornos SA and CNC Software Europe SA)    with the goal to develop and commercialize a disruptive AI-enabled solution for automatic machine-tools programming and setup allowing manufacturing industry to boost productivity and    agility. The project has the ambition to lay the cornerstones of an artificial intelligence enabled solution for 1) automatic generation of Swiss-Type lathe machining programs from 3D part models and 2) highly assisted tool-machine setup. The solution aims at reducing by 50\%the lead time    and the effort of programming Swiss-Type lathe machine-tools.

Research team within HES-SO: Ouerhani Nabil , Montavon Raphaël

Partenaires académiques: Weiss Lukas, Inspire AG; Gamberdella Luca, IDSIA // SUPSI

Partenaires professionnels: Neuenschwander Patrick, Tornos SA; Saner Matthieu, CNC Software Europe

Durée du projet: 01.06.2019 - 30.10.2021

Montant global du projet: 1'217'809 CHF

Statut: Ongoing

Completed

Robots collaboratifs apprenants par démonstration
AGP

Role: Collaborator

Description du projet : Les robots industriels et collaboratifs sont de nos jours de plus en plus utilisés dans l'industrie. Cependant déployer un robot afin d'effectuer une tâche ou alors reprogrammer un robot pour effectuer une tâche différente que la tâche initiale pour lequel il a été installé reste complexe et chronophage. Ainsi, durant ce projet, une nouvelle manière permettant de simplifier la programmation d'un robot est proposée. L'opérateur effectue l'opération manuellement. Les gestes de l'opérateur et les mouvements de l'outil qu'il tient sont enregistrés à l'aide d'un capteur HTC VIVE Tracker. Ainsi, les points de la trajectoire sont obtenus. A la fin de la démonstration, l'opérateur peut visualiser les points enregistrés à l'aide des lunettes Microsoft HoloLens. Si nécessaire, la trajectoire enregistrée peut être filtrée afin de la lisser et/ou supprimer certains points aberrant. Une fois la trajectoire validée, celle-ci peut être rejouée par le robot. Les points de la trajectoire sont fournis à MoveIt, un générateur de trajectoire pour robot s'exécutant sur ROS (Robot Operating System). Celui-ci génère de manière automatique une trajectoire pour chaque articulation du robot. La trajectoire calculée est ensuite simplement transmise au contrôleur du robot qui l'exécute. Cette solution permet ainsi de programmer les trajectoires d'un robot par une simple démonstration. Elle peut être utilisée avec des robots collaboratifs mais également avec des robots industriels standards.

Research team within HES-SO: Rizzotti Aïcha , Moor Lucien , Kunze Marc , Ouerhani Nabil , Depierraz Luc , Jeanneret Loïck , Muller Hugo , Bracamonte Javier

Partenaires académiques: HES-SO Rectorat; IAI; Technologie d'interaction

Durée du projet: 02.02.2020 - 31.08.2022

Montant global du projet: 220'000 CHF

Statut: Completed

TherMoMac - Cyber-Physical Systems for Modelling and Compensation of Thermal Deviations in Turning Machine-Tools

Role: Main Applicant

Financement: HES-SO

Description du projet :

TherMoMac est un projet pluridisciplinaire qui a su mobiliser différentes compétences de la HES-SO comme la mécanique, les systèmes embarqués et l’informatique afin d’améliorer l’état de l’art dans le domaine de la compensation thermique des machines-outils. Le projet a permis la mise au point d’une méthodologie hybride de prédiction de l’erreur thermique des machines en combinant des modèles déterministes (modélisation par éléments finis) et des modèles non déterministes (apprentissage automatique / Machine Learning). Les méthodes mises en place donnent des excellents résultats en termes de précision de prédiction même pour des machines dont la dérive thermique est dans l’ordre de quelques micromètres.

Research team within HES-SO: Ouerhani Nabil , Haas Patrick , Rizzotti Aïcha , Loehr Bernard

Partenaires académiques: Ouerhani Nabil, HE-Arc

Durée du projet: 01.01.2018 - 31.12.2020

Montant global du projet: 220'000 CHF

Statut: Completed

ECOMAC25 - Cyber-Physical System (CPS) for a 25% reduction of the energy consumption on Tornos tool-machines.

Role: Main Applicant

Financement: Innosuisse

Description du projet :

This project aims at conceiving and developing a cyber-physical system and a software toolbox that enables the reduction of power consumption of Swiss Type Lathe machine-tools by 25%. The optimization approach combines deterministic methods that rely on domain knowledge and expertise in machines-tools and non-deterministic methods that rely on data-driven Machine Learning. Machine and process data are collected in real-time using an Industrial Internet of Things (IIoT) solution based on a wireless sensor network.

Research team within HES-SO: Ouerhani Nabil , Jeannerat Claude

Partenaires professionnels: Neuenschwander Patrick, Tornos SA

Durée du projet: 01.09.2017 - 31.01.2020

Montant global du projet: 439'062 CHF

Statut: Completed

Bonseyes - An open platform for the development of systems of artificial intelligence from cloud to edge devices

Role: Partner

Requérant(e)s: LLewllynn Tim, NVISO SA

Financement: European Commission (H2020)

Description du projet :

Bonseyes is an open and expandable AI platform. It will transform AI development from a cloud centric model, dominated by large internet companies, to an edge device centric model through a marketplace and an open AI platform. In contrast to existing solutions that require a high level of expertise, time, and cost to add AI to embedded products, Bonseyes provides access to advanced tools and services that can be obtained through a marketplace and eco-system of collaborative leading academic and industrial partners. This will allow for a major reduction in cost and time to enable products with cognitive and AI capabilities at an European and global level. Bonseyes will enable Europe to become a leading global player in the coming “AI-as-a-Service” economy.

Research team within HES-SO: Ouerhani Nabil , Pazos Escudero Nuria

Partenaires académiques: Fricker Samuel, FHNW; Deniz Oscar, UCLM; Tuzschku Kurt, BTH; Ostler Daniel, Technische Universität München (TUM); Storkey Amos, University of Edinburgh; Goumas Georgios, INSTITUTE OF COMMUNICATION AND COMPUTER SYSTEMS

Partenaires professionnels: LLewllynn Tim, NVISO SA

Durée du projet: 01.01.2017 - 31.12.2019

Montant global du projet: 7'404'518 CHF

Url of the project site: https://www.bonseyes.eu/

Statut: Completed

Etude d'une micro-usine autonome et interconnectée capable de produire des pièces microtechniques diverses
AGP

Role: Collaborator

Requérant(e)s: Conception des moyens de production

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : Le point de départ du concept de micro-usine est la problématique de réduction des temps de trajet domicile-travail et le désengorgement des zones périurbaines. Pour replacer l'usine dans la ville ou les régions désindustrialisées, elle doit être peu polluante, faible consommatrice d'énergie, à faible pollution sonore et facilement reconfigurable. Une chaîne de micromachines « simples » peut avantageusement remplacer une machine-outil traditionnelle pour fabriquer de petites pièces de précision en répondant au besoin suivant : ' Produire des pièces de petite taille avec des équipements de petite dimension, qui assurent une meilleure maîtrise des dispersions ' Disposer d'équipements de production flexibles et facilement reconfigurables ' Bénéficier d'une capacité de production de précision pour des petites et des moyennes séries ' Réduire la consommation d'espace et d'énergie ' Spécialiser les machines sur un faible nombre d'opérations plutôt que de disposer de machines encombrantes capables de tout réaliser La faisabilité technique de la micro-usine 4.0 que nous souhaitons étudier découle d'une idée originale de nos étudiants de 3ème année en conception de produit et design (filière IDE-CED). Le faible encombrement de la machine Micro5 autorise non seulement sa mise en ligne flexible, mais également une verticalisation en une sorte de micro-usine flexible en « étagère », ce qui permet d'optimiser la place utilisée dans un encombrement donné. Celle-ci sera accompagnée d'une étude C-lean permettant de valoriser les gains économiques et sociétaux futurs que cette vision autorise.

Research team within HES-SO: Rouvé Nicolas , Jupille Dany , Jeannerat Claude , Riess Raymond , Gay des Combes Arnaud , Bourquin Vincent , Visinand Steve , Gillioz Simon , Grandi Athos Shasa , Steulet Mathieu , Ouerhani Nabil , Amez-Droz Philippe , Montavon Raphaël , Kurz Leo , Bouchardy Loïc , Lambrughi Alessandro , Santos De Pinho Dylan , Monney Nils , Murith Noé , Loehr Bernard , Pazos Escudero Nuria , Pasquier Richard

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut SeSi; Conception des moyens de production; TTN - IDEc / Conception des moyens de production

Durée du projet: 03.04.2017 - 31.10.2019

Montant global du projet: 230'000 CHF

Statut: Completed

Crowd-Sourcing au service de l'amélioration de l'Ergonomie des Interfaces web en se basant sur des solutions « cloud » combinant des méthodes empiriques et analytiques
AGP

Role: Main Applicant

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : L'Ergonomie des Interfaces utilisateurs représente un attribut de qualité déterminant pour le succès de solutions interactives auprès du public cible. Ceci est particulièrement vrai pour les interfaces de sites web. Malgré le nombre important de publications sur le sujet, les tests d'ergonomie des interfaces utilisateurs, en Suisse, connaissent un niveau d'industrialisation basique. L'approche empirique avec des analyses « manuelles » reste la plus utilisée, avec deux limites majeures : des coûts élevés et une mise en 'uvre laborieuse (laboratoire, mobilisation des testeurs, etc). L'objectif principal de ce projet est de poser les pierres angulaires d'une solution automatisée d'évaluation des interfaces web pour rendre leur analyse ergonomique quantitative, reproductible et moins coûteuse, balisant ainsi le chemin pour une industrialisation des tests d'ergonomie. Pour ce faire, le projet avait pour vocation d'évaluer la qualité des capteurs bon marché (notamment pour le suivi du regard, c'est le modèle eyetribe qui a été retenu) pour analyser le comportement d'un utilisateur et de s'appuyer sur les pratiques des ergonomes professionnels pour automatiser une partie de leurs tâches. L'objectif initial était d'automatiser l'analyse complète pour produire un rapport sur l'utilisabilité de l'interface utilisateur, mais la collaboration avec les ergonomes professionnels nous a montré que cet objectif n'était pas pertinent : une grande part de leur travail repose de des observations et des discussions qui nécessitent un expert humain. Il existe cependant le besoin d'un outil pour faciliter le dépouillement des informations collectées, leurs représentations et l'exploration de ces résultats. C'est donc dans cette direction que le projet a été orienté.

Research team within HES-SO: Baudin Carole , Geslin Philippe , Bussy Gaëtan , Ferrez Pierre , Visinand Steve , Ouerhani Nabil , Maître Gilbert , Grunenwald David , Maillard Laura , Mihet Andreea , Roduit Pierre

Partenaires académiques: VS - Institut Systèmes industriels; Conception de produits centrée utilisateurs; Technologie d'interaction; Ouerhani Nabil, Technologie d'interaction

Durée du projet: 01.10.2014 - 28.02.2017

Montant global du projet: 250'000 CHF

Statut: Completed

2024

L'usine du futur : Digital - Dark - Adaptive - Creative
Book chapter

Ouerhani Nabil, Sokhn Maria, Carrino Francesco, al. et

,  L'usine du futur : Digital - Dark - Adaptive - Creative. 2024,  Suisse : Georg Éditeur

Summary:

Cet ouvrage propose une discussion autour de l'usine du futur et de son développement, soutenu notamment par l'IA. 

De la "Dark Factory" à la "Créative Factory", l’histoire industrielle peut se résumer comme une longue quête de l’automatisation de la fabrication. Les machines de plus en plus sophistiquées et digitalisées permettront d’achever cette quête. Aujourd’hui déjà, des usines industrielles fonctionnent toutes seules pendant des heures, voire des jours. Ce qu'il sera intéressant de découvrir dans la prochaine phase de la révolution industrielle, c'est à quel point nous ferons appel à l’IA pour inventer le monde de demain.

2021

Learning from Demonstration for Collaborative Robots
Scientific paper

Rizzotti Aïcha, , Marc Kunze, Loïc Jeanneret, Depierraz Luc, Ouerhani Nabil

Automation, Robotics & Communications for Industry 4.0, 2021

Link to the publication

Summary:

This article presents ur work from research project which objective is to allow a robot to perform pick & place and assembly tasks by intuitively teaching and programming the robot trajectories from human demonstrations. Based on motion acquisition systems, we aim at developing a system capable of acquiring and analyzing the manipulation actions performed by an operator to extract their primitives and compound characteristics. A Leap Motion sensor with a 3D camera are used to acquire gestures and movements at different scales and objects position. Classification algorithms and deep learning models are used in order to recognize gestures. An expert system is allowing the translation of recognized gestures into robot trajectories. The challenge in our case is the automation of tasks through artifical intelligence. ABB's YuMi Robot is used to validate our solution.

2020

Bonseyes AI Pipeline - Bringing AI to You: End-to-end Integration of Data, Algorithms and Deployment Tools
Scientific paper

Pazos Escudero Nuria, De Prado Miguel, Saeed Rabia, Ouerhani Nabil, Tim Llewellyn, Luca Benini

ACM Transactions on Internet of Things, 2020

2019

WirelessHART-based Sensor Network for Multichannel Measurement of machine-tool Energy Consumption in Production Environments
Scientific paper

Gay des Combes Arnaud, Mueller Patrice, Pazos Escudero Nuria, Ouerhani Nabil, Neuenschwander Patrick

International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2019), Amsterdam, 2019, 2019

Link to the publication

Process Parameters Optimization for Energy Efficiency in Swiss-Type Machining
Scientific paper

Ouerhani Nabil, Dylan Santos De Pinho, Neuenschwander Patrick

IARCE 2019 International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering, 2019

Link to the publication

Summary:

The energy efficiency is a critical issue economically and ecologically, this is why in this project we aim to reduce the energy consumption of the machining by optimizing the process parameters : material feed rate, spindle rotation speed and the depth of cut. We employ a genetic algorithm for which we investigated and compared four different fitness method which approximate experiments done on a Swiss DT13 of Tornos.

2017

A Computer Vision System to Localize and Classify Wastes on the Streets
Scientific paper

Ouerhani Nabil, Saeed Rad, Jean-Philippe Thiran, Andreas Von Kaenel, André Droux, François Tièche

International Conference on Computer Vision Systems, 2017

2016

iNUIT: Internet of Things for Urban Innovation
Scientific paper

Ouerhani Nabil, Carrino Francesco, Abou Khaled Omar, Mugellini Elena, Ehrensberger Jürgen

Future Internet Journal, 2016

2022

Robot, Automation and Process control - state of technology and challenges
Conference

Ouerhani Nabil

Swiss Advanced Manufacturing Summer Events (SAMCE), 15.09.2022 - 16.09.2022, ETH Zurich

L’agilité, une révolution dans la production industrielle
Conference

Ouerhani Nabil

"Petit déjeuner Agilité" canton du Jura, 30.03.2022 - 30.03.2022, Delémont, Switzerland

2021

Innovation & Talents: Two competitive pillars for the Swiss industry
Conference

Ouerhani Nabil

Swiss Innovation Forum, 10.11.2021 - 10.11.2021, Brno, Czeck Rebublic

Tool Position Measurement Methods for Data-Driven Thermal Error Compensation in  High Precision Turning Machine-Tool
Conference

Ouerhani Nabil

International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2021), 04.11.2021 - 06.11.2021, Online

Summary:

This paper presents part of the results of a research project which aims at modelling and predicting the thermal deviation for a Swiss-Type Lathe in order to estimate the thermal error in real-time and correct the Tool Center Point position accordingly. This thermal compensation is implemented into the Computerized Numerical Control (CNC) of the machine.

The paper focuses on the high precision measurement of the thermal deviation in changing thermal conditions. We have tested and evaluated two techniques of tool position measurement. The first method measures the thermal deviation indirectly through the machined part. Concretely, a test part with various, yet known diameters is machined over a period of 8 hours. The different machined parts are labelled and their diameters are precisely measured. The difference between the theoretical diameters and the effectively machined ones are calculated and considered as proportional to the thermal error of the machine-tool. The second measurement technique is based on probing using a TESA axial probe GT21. The probe is installed so that it measures exactly the relative position of the tool  tip to the spindle. The experiment consist in heating the machine-tool without machining. A part program is simply executed without any raw material in order to avoid measurement perturbation due to material removal. The probes measure, continuously, the relative position of the tool tip.

A set of experiments have been conducted to evaluate the precision of both measurement methods. The indirect measurement method (through the measurement of parts diameters) provides acceptable results for Tornos DT13 machine-tool. The experimental data show a clear correlation between the temperature variation and the part diameter variations. The maximum thermal deviation observed for the DT13 machine-tool amounts to 37μm. However, this method fails to precisely measure the thermal deviation of a Tornos Swiss-Nano machine-tool which is thermally more stable than the DT13. The maximum thermal deviation measured at the SwissNano amounts to 6 μm. The direct probing based measurement method was, however, able to precisely capture the thermal deviation of the SwissNano machine. Using this measurement method, we were able to clearly correlate the thermal deviation and the temperature variations.

We used the latter thermal deviation measurement method to train a Multi Layer Perceptron model (MLPRegressor()) in order to predict the thermal error based on a temperature vector measured at different positions of the SwissNano machine. Validation with different test data (as compared to the training data), shows a correlation of 97.3% for the X-axis and 89.4% for the Y-axis. The Mean Absolute Error (MAE) for the X-axis is 0.167 μm and for the Y-axis is 0.183 μm. The results clearly show the potential to precisely predict the thermal error that can be used to continuously adjust the tool reference position. 

Daten & Intelligenz
Conference

Ouerhani Nabil, Samuel Fricker

F&E-KONFERENZ ZU INDUSTRIE 4.0, 12.04.2021 - 12.04.2021, Brugg, Switzerland

IoT-enabled solution for dynamic street light control and management
Conference

Ouerhani Nabil

IoT Week, 12.04.2021 - 09.06.2017, Geneva, Switzerland

2020

Cyber-Physical System for Data-Driven Modelling and Prediction of Thermal Deviation in Turning Machine-Tools
Conference

Ouerhani Nabil, Rizzotti Aïcha, Loehr Bernard, Santos De Pinho Dylan, Schindelholz Philippe

4th International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2020), 13.09.2020 - 14.09.2020, Prague, Czech Republic

Multi-Agent System based solution for operating agile and customizable micro-manufacturing systems
Conference

Ouerhani Nabil, Santos De Pinho Dylan, Gay des Combes Arnaud, Mathieu Steuhlet, Jeannerat Claude

4th International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2020), 13.09.2020 - 14.09.2020, Prague, Czech Republic

TherMoMac – Data-Driven Thermal Behavior Modelling of Machine-Tools
Conference

Ouerhani Nabil, Rizzotti Aïcha, Haas Patrick

F&E-KONFERENZ ZU INDUSTRIE 4.0, 05.02.2020 - 05.02.2020, ETH Zurich, Switzerland

Summary:

The main objective of the project is to explore a hybrid method involving deterministic techniques based on finite element simulation and non-deterministic techniques based on data-driven deep learning to model the thermal behaviour of machine tools. A certainty-based information fusion technique provides a good potential to enhance the precision of thermal error estimation compared to the individual techniques. During the presentation, we will present the first results of the project and show the future work to be conducted.

MiLL – Micro Lean Lab
Conference

Ouerhani Nabil, Jeannerat Claude, Grize Philippe

F&E-KONFERENZ ZU INDUSTRIE 4.0, 05.02.2020 - 05.02.2020, ETH Zurich, Switzerland

2019

Process Parameters Optimization for Energy Efficiency in Swiss-Type Machining
Conference

Ouerhani Nabil, Santos De Pinho Dylan, Patrick Neuenschwander

International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2019), 25.09.2019 - 27.09.2019, Amsterdam, Netherlands

WirelessHART-based Sensor Network for Multichannel Measurement of machine-tool Energy Consumption in Production Environments
Conference

Ouerhani Nabil, Gay des Combes Arnaud, Pazos Escudero Nuria, Patrick Neuenschwander, Patrice Muller

International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2019), 25.09.2019 - 27.09.2019, Amsterdam, Netherlands

nternet of Things enables street light optimization
Conference

Ouerhani Nabil

2nd HES-SO / INARTIS Conference, 20.05.2019 - 20.05.2019, Geneva, Switzerland

Digital Manufacturing
Conference

Ouerhani Nabil

BusinessIn conference, 09.04.2019 - 09.04.2019, Neuchâtel, Switzerland

2018

Seamless integration of coarse and fine movements for fluid interaction in Serious Games
Conference

Ouerhani Nabil, Lucien Moor

3rd Gamification and Serious Game Symposium, 05.07.2018 - 06.07.2018, Neuchâtel, Switzerland

Real-Time sensing for RULA implementation in a Musculoskeletal Disorder Prevention Serious Game
Conference

Ouerhani Nabil, Divernois Margaux

3rd Gamification and Serious Game Symposium, 05.07.2018 - 06.07.2018, Neuchâtel, Switzerland

2017

IoT Games for hybrid gamer interaction
Conference

Ouerhani Nabil, Divernois Margaux, Beurret Stéphane, Jean-Bernard Rossel

Gamification & Serious Games Symposium, 30.06.2017 - 01.07.2017, Neuchâtel, Switzerland

Hybrid and Flexible Computing Architectures for Deep Learning Systems
Conference

Ouerhani Nabil, Pazos Escudero Nuria, François Tièche, De Prado Miguel, Sara Carola, Lucien Moor, Lukas Bitter

Zoom Innovation on Consumer Electronics (ZINC), 01.06.2017 - 01.06.2017, Novi Sad, Serbia

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