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Défis technologiques >> Data intelligence dont Intelligence Artificielle
2 proposition(s).

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Application d'une approche IDM à la planification basée sur l'IA pour les systèmes robotiques et autonomes

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Labo.conception des systèmes embarqués et autonomes

Docteur en Informatique

01-05-2020

PsD-DRT-20-0063

matteo.morelli@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

La complexité de la robotique et des systèmes autonomes ne peut être gérée qu'avec des architectures logicielles bien conçues et des chaînes d'outils intégrées qui supportent l'ensemble du processus de développement. L'ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est une approche qui permet aux développeurs de la robotique et des systèmes autonomes de passer d'un paradigme centré implémentation à un paradigme centré connaissances du domaine ce qui permet d'améliorer l'efficacité, la flexibilité et la séparation des préoccupations des différents acteurs du développement de ce type de système. L'un des principaux objectifs des approches IDM est d'être intégré aux infrastructures de développement disponibles de la communauté robotique et systèmes autonomes, telles que le middleware ROS, ROSPlan pour la planification des tâches robotiques, BehaviorTree.CPP pour leur exécution et suivi et Gazebo pour la simulation. L'objectif de ce postdoc est d'étudier et de développer des architectures logicielles modulaires, composables et prédictibles ainsi que des outils de conception interopérables basés sur des approches basées sur des modèles, au lieu d'être centrées sur le code. Le travail sera réalisé dans le cadre de projets européens tels que RobMoSys (www.robmosys.eu), ainsi que dans d'autres initiatives pour les systèmes robotiques et autonomes sur la planification des tâches basée sur l'IA et leur exécution. Le principal objectif est de réduire les efforts des ingénieurs et de permettre ainsi le développement de systèmes robotiques autonomes plus avancés et plus complexes à un coût abordable. Pour ce faire, le post-doctorant contribuera à la mise en place et à la consolidation d'un écosystème, d'une chaîne d'outils et d'une communauté dynamique qui offriront un cadre unifié de conception, de planification et simulation, d'évaluation de la sécurité et un environnement formel de validation et de vérification.

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Technologies de mémoire résistive avec constantes de temps multi-échelles pour les architectures neuromorphiques

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire de Composants Mémoires

Neuromorphic Systems

01-10-2020

PsD-DRT-20-0089

elisa.vianello@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Le travail est basé sur l'idée que le nouveau matériel et les nouveaux algorithmes (en particulier les algorithmes liés à l'intelligence artificielle) doivent être co-évolués dans une interaction étroite entre l'ingénierie des dispositifs nanoélectroniques, la conception de circuits et de microprocesseurs, la technologie de fabrication et les algorithmes (apprentissage automatique et modélisation non linéaire). Une des clés pour refléter la "physique du matériel" dans la "fonction de calcul" et vice versa est le rôle fondamental joué par les échelles de temps multiples.

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