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Internationales

par campana - publié le

Collaboration avec L’Université d’Arizona et la société RTSync (B.P. Zeigler). Nous collaborons avec le Professeur Bernard P. ZEIGLER depuis 2012. Ces travaux se résument autour de :
- L’utilisation de la notion d’activité dans le protocole PDEVS (Parallel DEVS) : un couplage avec DEVSimPy a été réalisé afin d’exploiter l’activité des modèles pour configurer les probabilités du modèle PDEVS dans FPDEVS (Finite Probabilistic DEVS). La collaboration continue autour de la validation de l’approche proposée par une implémentation de la solution sur des machines parallèles afin d’établir une comparaison entre le protocole PDEVS et les algorithmes parallèles classiques de type conservatifs et optimistes.
- La simplification des modèles FPDEVS par Optimisation via Simulation (OvS) : un couplage entre les deux plateformes MS4Me et DEVSimPy est en cours de réalisation dans le but de procéder à la simplification des modèles FPDEVS (réduction du nombre d’états) qui sont modélisés dans MS4Me et à l’aide des chaînes de Markov. Cela est possible grâce à l’importation dans DEVSimPy des modèles FPDEVS modélisés dans MS4Me et à la recherche de la partition optimale de la chaîne de Markov par OvS dans DEVSimPy.
- L’extension du formalisme SES : SES offre une représentation de l’espace de conception de modèles grâce à la définition des éléments d’un système et de leurs relations exprimées de manière hiérarchique et axiomatique (cf. partie 2.3.5). Nous avons intégré de manière informelle la hiérarchie d’abstraction et la granularité temporelle dans SES. Nous prévoyons de travailler sur la définition formelle de cette intégration et sur son implémentation dans DEVSimPy avec une approche plus modulaire en utilisant un plug-in.

Collaboration avec l’Université d’Anvers, Belgique et Mc Gill , Canada (Prof. Hans Vangheluwe et Yentl Van Tendeloo). Collaboration depuis 2013 avec le Professeur M. Hans VANGHELUWE de l’Université de Antwerp (Belgique) et Professeur à l’Université Mc-Gill (Canada) concernant la thématique de la simulation parallèle et la notion d’activité dans le formalisme DEVS. Une intégration des algorithmes de simulation parallèle (API PyPDEVS) développés par l’équipe de recherche du Professeur VANGHELUWE a été réalisée dans le logiciel DEVSimPy. Une collaboration a été établie avec le Docteur en informatique M. Yentl VAN TENDELOO a permis aussi d’intégrer la simulation dynamique au sein de DEVSimPy. Evidemment la collaboration a permis aussi d’offrir aux noyaux de simulation PyDEVS et PyPDEVS de l’Université de l’Université d’Anvers/Mc Gill, une interface graphique et la notion de plugins grâce à DEVsimPy.

Collaboration avec l’Université de Pise et CNR Italia, Institut des Sciences et Technologie de l’Information (ISTI) « A Faedo » à Pise : Dans le cadre de cette collaboration, nous travaillons sur la thématique Smart City et Smart building. Après un séjour à Pise à l’Université de Pise et à l’’di Scienza e Tecnologie dell’Informazione “A. Faedo” du CNR Italia de deux chercheurs, une collaboration s’est formalisée avec les chercheurs Stefano Chessa et Michele Girolmai dans le cadre d’un projet Smart Paese – Smart Village. L’université de Pise et l’ISTI travaillent spécifiquement sur les communications et le développement d’outils et capteurs sans fils pour des bâtiments inettligents L’objectif scientifique et économique de ce projet est de fournir un ensemble d’outils, d’objets et de solutions technologiques (capteurs – communication – outils d’optimisation) permettant d’agir sur différentes stratégies dans le cadre d’un développement écologique et durale d’une commune en axant sur la surveillance environnementale, l’efficacité énergétique, la gestion de l’eau et des déchets, le développement des usages du numérique au service du citoyen et des activités du mode rural. Ce projet a pour but de développer des technologies et outils nouveaux :
- Internet des objets : développer une gamme novatrice d’objets connectés en y intégrant les nouvelles technologies de communication, en particulier celles de longue portée à faible consommation comme LoRa (la technologie LoRa permet des transmissions de données jusqu’à 15 - 20 km, avec une puissance RF réduite (25 mW) et une excellente résistance aux perturbations. Ces objets connectés pourront être équipés par une grande gamme de capteurs : température, humidité du sol, suivi de fluide, de mouvements, de luminosité, etc.
- Analyses/traitement des données et Optimisation par la Simulation en utilisant l’Intelligence artificielle : développer/utiliser une interface web de visualisation et de simulation de scenarii de gestion des ressources en s’appuyant sur des algorithmes d’optimisation de systèmes modélisation/simulation et intelligence artificielle) pour gérer et utiliser les flux de données collectées / Big Data (sur les distributeurs / utilisateurs d’énergie et de fluide : réseau d’éclairage public, microcentrale électrique, chaudière biomasse, agriculteurs). Les données collectées serotn traitées et analysées, transparentes permettant de visualiser des évolutions de paramètres en temps réel mais également de proposer en fonction de critères divers (coût, qualité de service, etc.) proposer un support d’aide à la décision sur le plus long terme (politique d’investissement par exemple).
- Aide à la décision et développement d’usages liés au numérique : en effet, la possibilité de créer un Smart Village doit permettre par le biais de services numériques de faire interagir la population (des citoyens aux élèves de l’école) sur l’environnement (éteindre la lumière, réduction de la consommation d’eau, réduction de la production des déchets, etc.)
- Le développement d’un langage dédié à l’optimisation via simulation (OvS) intégrant la description comportementale de modèles DEVS et l’optimisation d’entrées décisionnelles grâce à des méthodes d’optimisation dites « nature inspired ».