(+961) 1 421 000 ext rola.osta@usj.edu.lb
Rola El Osta a obtenu son Master en Ingénierie des Réseaux de Communication de l'Université Libanaise et de l'Université Saint-Joseph au Liban en 2007. Elle a également obtenu son doctorat en Informatique Automatique et Appliquée de l'Université de Nantes, en France, en 2017.
Actuellement, elle est professeure adjointe à la Faculté de Technologie de l'Université Libanaise, où elle mène ses recherches au LENS (Laboratoire des Systèmes Embarqués et en Réseau). Elle collabore avec le LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes) et la Louisiana State University.
Si ses principaux intérêts de recherche englobent la planification, la tolérance aux fautes et la gestion de l'énergie pour les systèmes en temps réel, avec un accent particulier sur les systèmes de récupération d'énergie, ses intérêts de recherche actuels se sont élargis pour inclure l'application de l'intelligence artificielle dans divers domaines tels que le changement climatique, la biomédecine et la prévision des ouragans.
• Doctorat - Sciences de l’Information et de la Communication
• Master Réseaux de Télécommunications
Faculté de sciences / Data Science
Ingénierie et technologie; Sciences
Les thématiques de recherche de Rola El Osta se concentrent sur plusieurs domaines clés. Elle explore l'ordonnancement, la tolérance aux fautes et la gestion de l'énergie pour les systèmes temps réel, avec une attention particulière portée aux systèmes de récupération d'énergie. De plus, elle étend ses intérêts à l'application de l'intelligence artificielle dans des secteurs variés tels que le changement climatique, la biomédecine et la prédiction des ouragans. Ces thématiques démontrent sa diversité d'expertise et son engagement à explorer des domaines interdisciplinaires pour contribuer à la recherche et à la résolution de problèmes contemporains.
El Osta, R., Sajeevan , A. . and Nader, N. (2024) “CLIMATE CHANGE
ANALYSIS USING EARTH’S SURFACE TEMPERATURE: HIERARCHICAL TIME SERIES ”, International
Journal of Data Science and Advanced Analytics, 6(6), pp. 321–342. doi:10.69511/ijdsaa.v6i6.234
M. Chetto and R. El Osta. Earliest Deadline First Scheduling for Real-Time Computing in Sustainable Sensors. Sustainability 2023, 15(5), 3972. https://doi.org/10.3390/su15053972
The
Computer Journal, 63(10), October 2020, Pages 1537- 1546, https://doi.org/10.1093/comjnl/bxaa047
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