Transfert de connaissances vers l'industrie
Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Labo.conception des systèmes embarqués et autonomes
Docteur en Informatique
01-05-2020
PsD-DRT-20-0063
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.
Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)
Laboratoire Intégration Silicium des Architectures Numériques
Thèse en micro-électronique
01-10-2020
PsD-DRT-20-0069
jean-frederic.christmann@cea.fr
Systèmes cyberphysiques - capteurs et actionneurs (.pdf)
Dans le contexte applicatif de l'internet des objets (IoT) et des systèmes CyberPhysiques, (CPS), les systèmes « Normally off » sont principalement dans un état de veille et attendent des événements déclencheurs tels que des réveils sur compte à rebours, des dépassements de seuil, des réveils électromagnétiques ou encore des variations dans leurs environnements énergétiques pour se mettre en marche. Afin de réduire leur consommation ou par manque d'énergie, le système coupe l'alimentation de la plupart de ses composants durant cette veille. Afin de conserver les informations présentes en mémoire, nous proposons de développer une mémoire non-volatile embarquée. Les technologies de stockage magnétiques sont prometteuses afin d'atteindre tant une faible consommation qu'une rapidité d'accès aux données. De plus, à cause du comportement transitoire de ces systèmes qui passent souvent de la veille à la marche et vice versa, la logique asynchrone est naturellement envisagée pour implémenter la logique numérique. Ce sujet vise ainsi la conception d'une mémoire SRAM magnétique asynchrone dans un procédé de fabrication 28nm. Le composant mémoire devrait être développé jusqu'au dessin des masques, afin d'être caractérisé en consommation et temps d'accès, et de pouvoir être intégré efficacement avec un processeur asynchrone. Repousser les limites de l'état de l'art en proposer un tel composant permettra d'envisager des avancées considérables dans le monde des systèmes autonomes.
Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)
Laboratoire Infrastructure et Ateliers Logiciels pour Puces
These
01-04-2019
PsD-DRT-19-0071
Ce post-doc aura pour charge d'appliquer des techniques de « machine learning » pour la détection attaques sur un système de multiples capteur connectés. Le domaine applicatif concerne l'agriculture, pour lequel le CEA LETI réalise déjà plusieurs projets, dont le projet H2020 SARMENTI (Smart multi-sensor embedded and secure system for soil nutrient and gaseous emission monitoring). L'objectif de SARMENTI est de développer et valider un système multi-capteurs à basse consommation, sécurisé et connecté au « cloud, » qui permettra une analyse in situ et en temps?réel des nutriment et de la fertilité du sol afin de fournir une aide à la décision aux agriculteurs. Dans ce cadre, le post-doc aura la charge des analyses de cyber-sécurité, de déterminer les risques principaux sur ces capteurs connectés, mais également de la spécification du module de détection d'attaques. L'algorithme de détection sous-jacent sera basé sur la détection d'anomalie, par ex. « one class classifier. » Ce travail aura trois parties, l'implémentation des sondes qui analyseront des événements sélectionnés, l'infrastructure de communication entre les sondes et le détecteur, ainsi que le détecteur proprement dit.
DPACA (CTReg)
Autre DPACA
Docteur en informatique
01-06-2020
PsD-DRT-20-0074
Réseaux énergétiques intelligents (.pdf)
Le CEA développe actuellement un outil de simulation qui modélise les échanges d'énergie entre les acteurs du marché de l'électricité mais qui modélise, en plus, les échanges d'information entre ces mêmes acteurs. Les premiers résultats de ce travail de modélisation montrent que, pour certains schémas d'échange d'énergie prévus récemment dans la règlementation, des interactions ?indirectes' entre acteurs peuvent apparaître et potentiellement leur causer des préjudices financiers (par exemple, la défaillance d'une source de production de l'un peut impacter les revenus d'un autre). Ainsi, les frontières qui délimitaient nettement jusqu'alors les domaines de responsabilité de chacun des acteurs pourraient être amenées à s'estomper et leurs domaines de responsabilité pourraient se ?recouvrir'. Le candidat aura pour missions de : - Définir formellement le domaine de responsabilité d'un acteur du marché de l'électricité, - Modéliser les interactions, y compris ?indirectes', qui peuvent apparaître entre ces acteurs, - Appliquer des techniques de preuves formelles (de type ?model-checking') pour détecter les recouvrements des domaines de responsabilité, - Définir les conditions d'échange entre les acteurs qui garantiraient le non-recouvrement des domaines de responsabilité.
Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)
Laboratoire Vision et Apprentissage pour l'analyse de scènes
Thèse en Robotique et/ou Apprentissage par Renforcement
01-09-2020
PsD-DRT-20-0082
Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)
La manipulation et l'assemblage robotique de haute précision pour saisir ou construire des objets est un enjeu majeur pour l'industrie. Cependant, la flexibilité et l'agilité des systèmes actuels sont encore trop limitées pour répondre efficacement aux besoins d'adaptation rapide à un nouvel environnement ou à une nouvelle production. L'objectif de ce post-doc est de lever ce verrou en développant un outil qui permet de réaliser des tâches industrielles d'insertion fine de haute précision en se basant sur un apprentissage par renforcement basé sur le transfert sim2real. Pour fixer le cadre, nous nous limitons dans cette étude aux tâches d'assemblage de produits industriels à partir de pièces dont on dispose de la CAO. On commencera par le World Robot Challenge avant de proposer une généralisation vers d'autre types de tâches d'assemblage proposées par des industriels automobiles et aéronautiques avec qui le CEA-LIST collabore actuellement.
Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Labo. ingénierie des langages exécutables et optimisation
PhD in Knowledge engineering, Software Engineering, System Engineering
01-06-2019
PsD-DRT-19-0088
L'ingénierie système basée sur les modèles repose sur l'utilisation de diverses descriptions formelles du système pour effectuer des prévisions, des analyses, des automatisations, des simulations, etc. Cependant, ces descriptions sont principalement réparties dans des silos hétérogènes. L'analyse et l'exploitation de l'information sont confinées à leurs silos et manquent ainsi la vue d'ensemble. Les informations et idées transversales restent cachées. Pour résoudre ce problème, les ontologies et les techniques d'ingénierie des connaissances offrent des solutions souhaitables reconnues par les travaux universitaires. Ces techniques et paradigmes aident notamment à donner accès à un jumeau numérique complet du système grâce à leurs capacités de fédération, à donner un sens à l'information en l'intégrant aux connaissances formelles existantes et à explorer et découvrir des incohérences grâce aux capacités de raisonnement. L'objectif de ce travail sera de proposer une approche donnant accès à un jumeau numérique complet fédéré avec les technologies d'ingénierie de la connaissance. Les opportunités et les limites de l'approche seront évaluées sur des cas d'utilisation industrielle.
