Vers des intelligences ambiantes organiques ? : EMMA

Toward organic ambient intelligences ? : EMMA

• Auteur / Autrice : Clément Duhart
• Direction : Cyrille Bertelle
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 21/06/2016
• Etablissement(s) : Le Havre
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : : Normandie Université (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de traitement de l'information et des systèmes (Saint-Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 2006-...)
• Jury : Président / Présidente : Francis Rousseaux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Joseph Paradiso, Laurent George
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Weis, Salima Hassas

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Actionneurs

Réseaux de capteurs (technologie)

Traitement réparti

Intelligence artificielle répartie

Informatique autonome

Intelligence ambiante

Mots clés libres

Informatique organique

Systèmes autonomiques

Réseaux de capteurs et d'actuateurs sans-fils

Architecture orientéee ressource

Réseaux de neurones artificiels et procédure de vote

Ambient intelligence

Organic computing

Autonomic systems

Multi-agent systems

Wireless sensor and actor networks

Ressource oriented architecture

Artificial neural network and voting procedures

Résumé

L’Intelligence Ambiamte (AmI) est un domaine de recherche investigant les techniques d’intelligence artificielle pour créer des environnements réactifs. Les réseaux de capteurs et effecteurs sans-fils sont les supports de communication entre les appareils ménagers, les services installés et les interfaces homme-machine. Cette thèse s’intéresse à la conception d’Environements Réactifs avec des propriétés autonomiques i.e. des systèmes qui ont la capacité de se gérer eux-même. De tels environements sont ouverts, à grande échelle, dynamique et hétérogène, ce qui induit certains problèmes pour leur gestion par des systèmes monolithiques. L’approche proposée est bio-inspirée en considérant chacune des plate-formes comme une cellule indépendente formant un organisme intelligent distribué. Chaque cellule est programmée par un processus ADN-RNA décrit par des règles réactives décrivant leur comportement interne et externe. Ces règles sont modelées par des agents mobiles ayant des capacités d’auto-réécriture et offrant ainsi des possibilités de reprogrammation dynamique. Le framework EMMA est composé d’un middleware modulaire avec une architecture orientée ressource basée sur la technologie 6LoWPAN et d’une architecture MAPE-K pour concevoir des AmI à plusieurs échelles. Les différentes relations entre les problèmes techniques et les besoins théoriques sont discutées dans cette thèse depuis les plate-formes, le réseau, le middleware, les agents mobiles, le déploiement des applications jusqu’au système intelligent. Deux algorithmes pour AmI sont proposés : un modèle de contrôleur neuronal artificiel pour le contrôle automatique des appareils ménagers avec des processus d’apprentissage ainsi qu’une procédure de vote distribuée pour synchroniser les décisions de plusieurs composants systèmes.

AThe Ambient Intelligence (AmI) is a research area investigating AI techniques to create Responsive Environments (RE). Wireless Sensor and Actor Network (WSAN) are the supports for communications between the appliances, the deployed services and Human Computer Interface (HCI). This thesis focuses on the design of RE with autonomic properties i.e. system that have the ability to manage themselves. Such environments are open, large scale, dynamic and heterogeneous which induce some difficulties in their management by monolithic system. The bio-inspired proposal considers all devices like independent cells forming an intelligent distributed organism. Each cell is programmed by a DNA-RNA process composed of reactive rules describing its internal and external behaviour. These rules are modelled by reactive agents with self-rewriting features offering dynamic reprogramming abilities. The EMMA framework is composed of a modular Resource Oriented Architecture (ROA) Middleware based on IPv6 LoW Power Wireless Area Networks (6LoWPAN) technology and a MAPE-K architecture to design multi-scale AmI. The different relations between technical issues and theoretical requirements are discussed through the platforms, the network, the middleware, the mobile agents, the application deployment to the intelligent system. Two algorithms for AmI are proposed: an Artificial Neural Controller (ANC) model for automatic control of appliances with learning processes and a distributed Voting Procedures (VP) to synchronize the decisions of several system components over the WSAN.