Implémentations matérielles efficaces des solutions des problèmes difficiles à l'aide du calcul non-conventionnel

par Zeyi Shang

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Serghei Verlan et de Serghei Verlan.

Thèses en préparation à Paris Est en cotutelle avec Southwest Jiaotong University , dans le cadre de MSTIC : Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec LACL - Laboratoire d'Algorithmique, Complexité et Logique (laboratoire) depuis le 16-11-2016 .


  • Résumé

    Le projet de la thèse prévoit le développement d'une nouvelle méthodologie de programmation pour des différentes plateformes matérielles, en particulier pour les plateformes suivantes : Programmable Logic Devices (PLD), System on Programmable Chip (SoPC), Field-Programmable Gate Arrays (FPGA), Complex Programmable Logic Device (CPLD) et digital signal processor (DSP). L'approche proposée est l'ajustement mutuel du modèle de calcul non-conventionnel des systèmes à membranes et de son implémentation matérielle qui amènera à la création d'un modèle de calcul à la fois capable d'exprimer facilement des solutions aux problèmes computationnels difficiles et facilement implémentable sur du matériel spécialisé. Plusieurs cas d'étude seront considérés adressant des problèmes purement algorithmiques, ainsi que des problèmes réels applicatives comme le contrôle d'un (essaim) de robots.

  • Titre traduit

    Efficient Hardware Implementations of Unconventional Computing Solutions for Hard Computational Problems


  • Résumé

    The proposed project aims to obtain a new programming methodology for different hardware platforms, in particular for Programmable Logic Devices (PLD), System on Programmable Chip (SoPC), Field-Programmable Gate Arrays (FPGA), Complex Programmable Logic Device (CPLD) and digital signal processor (DSP). The proposed approach consists in mutual adjusting of membrane systems programming models and their hardware implementation in order to obtain a model able to easily express solutions for hard computational problems and which is efficiently parallelizable on specialized hardware. Several use cases will be considered ranging from pure algorithmic problems, to real-life applications like (swarm) robot control.