Nous accompagnons des équipes R&D confrontées à des défis analytiques ou computationnels complexes en développant des modèles, algorithmes et méthodes capables de rester précis et robustes dans des conditions réelles. En partenaire technique, nous allions rigueur analytique et mise en œuvre pragmatique pour structurer les problèmes dès les premières étapes et concevoir des solutions fiables dans des environnements opérationnels exigeants.
Modélisation de systèmes physiques
Nous développons des modèles analytiques et numériques pour des systèmes mécaniques, acoustiques et multiphysiques, afin d’orienter la conception, de prédire les performances et de valider les concepts.
Nos travaux couvrent notamment les composants horlogers de haute précision, les systèmes de détection acoustique, les architectures de capteurs avancées et d’autres mécanismes dynamiques complexes.
Machine learning et analyse guidée par les données
Nous concevons des méthodes de prévision, de classification et d’aide à la décision capables de rester fiables dans des environnements opérationnels.
Notre expérience inclut la prévision de la demande, la caractérisation de particules, la détection d’anomalies et la modélisation probabiliste pour des processus décisionnels critiques.
Technologies quantiques
Nous soutenons les équipes explorant le calcul et la communication quantiques en apportant une expertise algorithmique, une compréhension fine du matériel quantique et des capacités de modélisation architecturale.
Nos travaux vont de l’exécution d’algorithmes sur matériel quantique à l’analyse de réseaux, en passant par le développement de méthodes computationnelles pour les architectures quantiques émergentes.
Modélisation · Horlogerie
Ressort spiral pour un oscillateur horloger
Conception de géométries de spiraux avec profils d’épaisseur et de pas optimisés pour réduire les variations de marche.
Traitement du signal · Acoustique
Détection de transitoires de type onde de choc
Développement de méthodes de traitement du signal capables d’identifier des transitoires associés à des événements balistiques.
Machine Learning · Classification
Caractérisation des particules dans les poussières routières
Intégration d’analyses SEM/EDX avec classification automatisée pour attribuer les sources de pollution.
Machine Learning · Prédiction
Prédiction des résultats des votations en Suisse
Fusion de signaux médiatiques, partisans et de sondages dans des modèles de machine learning pour prédire les décisions collectives.
Computation quantique · Optimisation
Méthodes contre‑diabatiques pour le calcul quantique analogique
Développement de techniques de contrôle et de méthodes computationnelles améliorant les capacités des dispositifs quantiques analogiques.
À propos
Gradiom s’appuie sur un solide parcours scientifique et plusieurs années d’expérience en R&D industrielle dans le domaine de la haute précision. Cette combinaison d’expertise académique et pratique influence notre manière d’aborder les problèmes techniques complexes. Bien qu’une grande partie de notre travail soit réalisée sous confidentialité, certaines publications et projets que nous pouvons partager illustrent les standards que nous appliquons en modélisation, conception d’algorithmes et analyse de systèmes. Nous sommes ouverts aux échanges avec des équipes explorant de nouveaux défis et serions heureux d’établir un premier contact via LinkedIn.