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Solution autonome de gestion des réseaux déterministes en utilisant les techniques de l?Intelligence Artificielle (IA)

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Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (LIST)

Laboratoire Systèmes Communiquants

01-02-2021

SL-DRT-21-0178

siwar.benhadjsaid@cea.fr

Réseaux de communication, internet des objets, radiofréquences et antennes (.pdf)

L?objectif de la thèse est d?étudier l?apport de l?Intelligence Artificielle (IA) dans le cadre de la gestion des réseaux déterministes afin d?assurer la préservation de la qualité de service (QoS) lors de l?acheminement des flux de données de bout-en-bout. Ceci permettra de concevoir une solution autonome de gestion des réseaux, capable de configurer les réseaux déterministes de la manière la plus appropriée et d?adapter la configuration selon le besoin (par exemple, nouveau terminal qui se connecte au réseau, forte latence inattendue pour certains flux critiques, changement de la topologie causé par la réorganisation/reconfiguration de composants de la chaine de production dans l?usine etc.). Cette solution utilisera les méthodes de l?intelligence artificielle pour apprendre par l?expérience les conditions qui amènent au non-respect des exigences des flux applicatifs (forte latence, faible bande passante?). L?apprentissage intervient pour reconnaitre, en amont, les situations pouvant amener le non-respect des contraintes des flux applicatifs et également prévoir les effets de modifications des données d?entrées (nouveau terminal, réorganisation de la topologie sous-jacente, etc.) sur les niveaux de QoS assurés aux flux en cours d?acheminement. En se basant sur une telle connaissance, la solution anticipera les situations de dégradation de la QoS et, en conséquence, mettra en place une reconfiguration du réseau déterministe pour préserver la QoS qui permettra de respecter les contraintes associées à chaque flux applicatif.

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