Projet de master de recherche en informatique Breton Description

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Projet de master de recherche en informatique
Breton
Description de la partie Brestoise
Version du 06 Juin 2007
1. Plan
1. Plan .............................................................................................................................. 1
2. Vue d’ensemble de la contribution Brestoise au master de recherche......................... 3
3. Overview of contribution to the research master’s degree in computer science
proposed in Brest ................................................................................................................ 4
4. Parcours « Systèmes informatiques centrés sur l'humain (SICH) » ............................. 5
5.
6.
7.
4.1.
Description générale du parcours..................................................................................................... 5
4.2.
UE HUM : L’Humain, ses codes, ses normes, ses sociétés ............................................................ 6
4.3.
UE CMP : Connaissance, modèles et paradigmes .......................................................................... 7
4.4.
UE CRV : Comportements anthropomorphes en réalités virtuelle et augmentée............................ 9
4.5.
UE CPU : Communautés, pratiques et usage ................................................................................ 10
4.6.
UE LVB : Laboratoire Virtuel pour la Biologie ................................................................................ 11
Description on « Human Centred Computer Science » Track.................................... 14
5.1.
General description of the track...................................................................................................... 14
5.2.
UE HUM : Human, it’s Codes, it’s Standards, it’s Societies ........................................................... 15
5.3.
UE CMP : Knowledge, models and paradigms .............................................................................. 16
5.4.
UE CRV : Anthropomorphic Behaviour in Augmented and Virtual Reality..................................... 18
5.5.
UE CPU : Community, Practicals and Uses ................................................................................... 19
5.6.
UE LVB : Virtual Laboratory applied to Biology.............................................................................. 20
Parcours « Systèmes et objets communicants mobiles » .......................................... 23
6.1.
Description générale du parcours................................................................................................... 23
6.2.
UE CMP : Connaissance, modèles et paradigmes ........................................................................ 23
6.3.
UE MT : Modèles et transformations .............................................................................................. 25
6.4.
UE SVT : Spécifications, vérification et test ................................................................................... 26
6.5.
UE RSC: Environnements, réseaux et systèmes de contrôle ........................................................ 28
6.1.
UE SIA : Architectures pour systèmes informatiques autonomes.................................................. 30
Description on « Mobile and communicating objects based Systems » track ............ 32
7.1.
General description of the track...................................................................................................... 32
7.2.
UE CMP : Knowledge, models and paradigms .............................................................................. 32
7.3.
UE MT : Models and Transformation.............................................................................................. 34
7.4.
UE SVT course: Specification, Verification and Test ..................................................................... 35
7.5.
UE RSC : Environments, networks and control systems ............................................................... 36
7.6.
UE SIA : Autonomous Information Systems and Architectures ..................................................... 38
2. Vue d’ensemble de la contribution Brestoise au
master de recherche
Responsable : Vincent Rodin, UBO
Le Master 2e année de Recherche en informatique (M2RI), sur le site de Brest, propose,
outre les 2 U.E. de tronc commun (choisies par chaque étudiant parmi 3 U.E.), les
modules COLQ, BIBL, le stage et les conférences META, 2 parcours de 5 U.E.
(partageant 1 U.E.). Ces 2 parcours s'articulent autour de plusieurs enjeux identifiés par le
septième programme cadre pour la recherche européenne :
• les systèmes cognitifs, l'interaction et la robotique
(http://cordis.europa.eu/fp7/ict/programme/overview2_en.html),
• les contenus et librairies digitales
(http://cordis.europa.eu/fp7/ict/programme/challenge4_en.html) et
• les systèmes d'information ubiquitaires (pervasifs, omniprésents) et les
infrastructures de services
(http://cordis.europa.eu/fp7/ict/programme/challenge1_en.html).
Les systèmes informatiques du futur seront de plus en plus distribués, communicants et
mobiles. Ils proposeront des services individualisés à des communautés d’usagers. Dans
ce paysage, les humains et les artefacts informatiques seront en interaction dans un
environnement partagé. Ce paysage informatique est déjà en construction comme un tout
composé d’entités (ou objets), qui sont des humains et des artefacts, en interaction
(communicantes) et mobiles.
Deux grands défis semblent alors se dessiner. Le premier se définit autour de la relation
entre les humains et ces systèmes : quels usages, quels modèles de service, quels types
de médiations? Le second est la conception d’architectures pour ces artefacts
informatiques : quels modèles d’infrastructure, quels modèles d’application?
Pour y répondre, nous proposons deux parcours intitulés « Systèmes informatiques
centrés sur l’humain » et « Systèmes et objets communicants mobiles ». Le premier
s’intéresse au positionnement de l’homme dans ce paysage. Il aborde donc des
problématiques proches des sciences humaines et tisse le lien entre elles et
l’informatique, par le biais d’applications telles que les environnements de formations, la
réalité virtuelle ou la simulation par l’expérimentation. Le second s'intéresse aux
méthodes, outils et artefacts nécessaires à la construction de ces systèmes. Pour ce faire,
il aborde les technologies aujourd'hui indispensables comme les réseaux de
communications, les intergiciels et les composants logiciels.
Enfin, à la charnière de ces deux parcours se trouve un enjeu global abordé par une U.E.
partagée par les deux parcours. En effet, cette U.E. partagée se focalise sur l’usage de
modèles de représentations de connaissances, le raisonnement, l’apprentissage et des
paradigmes provenant de l’homme et transférés vers la machine. Nous proposons donc
un espace commun aux deux parcours par le biais d’une U.E. partagée intitulée
« Connaissances, modèles et paradigmes » abordant ces problématiques.
Ce document décrit le détail des deux parcours « Systèmes informatiques centrés sur
l’humain » et « Systèmes et objets communicants mobiles ».
3. Overview of contribution to the research master’s degree in
computer science proposed in Brest
Coordinator : Vincent Rodin, UBO
The research master’s degree in computer science, on the site of Brest, proposes, in
addition to the 2 U.E of common-core syllabus (chosen by each student among 3 U.E.),
the modules COLQ, BIBL, the training period and the META conferences, 2 tracks of 5
U.E. (sharing 1 U.E.). These two tracks are articulated around several challenges
identified by the FP7 Seventh Framework Programme for European research:
• Pervasive and trusted network and service infrastructures
• (http://cordis.europa.eu/fp7/ict/programme/challenge1_en.html)
• Cognitive systems, interaction and robotics
• Digital libraries and content
Information and Communication Technologies (ICT) of the future will be more and more
distributed, communicating and mobile. They will propose specific services for individual
users or user communities. In this context, Humans and ICT artefacts will be in
interactions in a shared environment. This ICT context is already in development as a
whole made up of entities (or objects), which are Humans and artefacts, in interaction
(communicating) and in mobility.
Then, two great challenges seem to take shape. The first one is defined around the
relation between Humans and these systems: which uses, which models of service?
Which types of mediations? The second one is the design of systems for these ICT
artefacts: which models of infrastructure, which models of application?
To answer to these questions, we propose two tracks: « Human Centred Computer
Science » and « Mobile and communicating objects based Systems ». The first track is
interested in positioning Humans in this ICT context. It approaches problems close to the
social sciences and bridges the gap between them and ICT by the means of applications
such as the environments for training, virtual reality or simulation by the experimentation
using the concept of virtual laboratories. The second track is interested in methods, tools
and artefacts which are needed to construct these systems. To this end, it approaches
today essential technologies like communication networks, middlewares and the software
components.
Lastly, with the confluence between these two tracks, there is a total challenge
approached by a U.E. shared by the two tracks. Indeed, this shared U.E is focused on the
use on the use of models for knowledge representations, the reasoning, the learning and
the paradigms coming from Humans and transferred towards the computer. We thus
propose a common space to both tracks by the means of a shared course (U.E.) called
« Knowledge, Models and Paradigms » approaching these problems.
This document describes the detail of the two tracks « Human Centred Computer
Science » and « Mobile and communicating objects based Systems ».
4. Parcours « Systèmes informatiques centrés sur
l'humain (SICH) »
Responsable : Pierre De Loor, ENIB
4.1. Description générale du parcours
Ce parcours se concentre sur les aspects liés à l’implication de l’homme dans le paysage
vers lequel évolue l’informatique actuelle. Les rapports entre les hommes et les machines
évoluent de façon considérable. D'une part parce que la généralisation des réseaux et les
évolutions technologiques associées font que les interactions sont de plus en plus
présentes et multiples. D'autre part parce que l'émergence des nouveaux services,
associée à la puissance des machines actuelles, permet la mise en place d'un couplage
fort, de co-participations de plus en plus importantes et complexes, l'homme pouvant
parfois être relégué par son avatar dans une activité quelconque. Il faut donc que la
machine puisse interpréter les interactions que lui propose l'humain et qu'elle puisse
l'imiter ou compléter l'interaction de façon adéquate. Ce parcours dresse un bilan des
avancées en termes de recherche sur ce type de problématique. Il s’articule autour de
deux U.E. de fondement et de 3 U.E. d’applications à la recherche de ces fondements. La
première des U.E. de fondement est l’U.E. HUM (L’humain : ses codes, ses normes, ses
sociétés). Elle s’appuie sur des domaines proches des sciences humaines telles que les
sciences cognitives, la sociologie, la sémiologie ou la linguistique et offre un regard
épistémologique sur les liens qui se tissent entre les communautés humaines et virtuelles.
Elle donne aux étudiants la culture nécessaire pour évaluer certains problèmes de
conception et de modélisation, dont les mécanismes d'interprétation humains qui
permettent de donner du sens aux entités avec lesquelles l'homme interagit. La seconde
U.E. de fondement est l’U.E. partagée CMP (Connaissance, modèles et paradigmes) qui
aborde la problématique du partage du « sens » entre la machine et l'homme et des
différentes catégories de médiations qui en découlent. Comment la machine peut
« interpréter » les informations et ainsi leur donner du sens et comment une médiation
entre l'homme et la machine peut être fondée sur un « sens a priori partagé ». Elle couvre
des concepts fondateurs de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage artificiel et du
paradigme multi-agents, clés de voûte des systèmes ubiquitaires émergents. Les trois
U.E. d’application à la recherche (CRV, CPU et LVB) de ces problématiques portent
respectivement sur la modélisation de l’humain au sein des environnements virtuels avec
l’U.E. CRV (Comportements anthropomorphes en réalité virtuelle et augmentée), l’usage
et la conception des technologies émergentes sont illustrés par la présentation de travaux
sur les environnements pour l’apprentissage humain et les environnements virtuels
collaboratifs au sein de l'U.E. CPU (Communauté, pratiques et usages), et enfin, le dernier
aspect applicatif abordé est celui de l’expérimentation virtuelle impliquant étroitement
modélisateur et simulation et appliqué à la biologie avec l'U.E. LVB (Laboratoire virtuel
pour la biologie).
Ci-dessous, un récapitulatif des U.E. du parcours « Systèmes informatiques centrés sur
l’humain » :
• U.E. HUM : L'humain : ses Codes, ses normes et ses Sociétés
• U.E. CMP : Connaissance, Modèles et Paradigmes
• U.E. CRV : Comportements Anthropomorphes en Réalité Virtuelle et Augmentée
• U.E. CPU : Communautés, pratiques, usages
• U.E. LVB : Laboratoire Virtuel pour la Biologie
Les 5 sections suivantes décrivent donc les 5 U.E. HUM, CMP, CRV, CPU et LVB.
4.2. UE HUM : L’Humain, ses codes, ses normes, ses sociétés
Responsable : Ioannis Kanellos, ENSTb
Intervenants potentiels :
Ioannis Kanellos (ENSTb), Stéphane Vieilledent (UBO, UFR Sport et Éducation Physique).
Durée : 20 h (20 h CM)
Répartition :
• Ioannis Kanellos (ENSTb), 12 h
• Stéphane Vieilledent (UBO, UFR Sport et Éducation Physique), 8 h
Pré-requis : aucun
Description :
La conception de systèmes informatiques centrés sur l'humain nécessite de questionner la
notion de communication, entendue ici aussi bien comme un échange entre l'homme et
l'homme (c'est-à-dire entre individus singuliers) que comme un échange entre les hommes
qui font société. Plus avant, la notion de communication s'étend à des échanges hybrides
entre les hommes et les machines. L'ordinateur figure en bonne place parmi ces artéfacts
technologiques, ce qui nous amène à penser l'informatique de manière renouvelée dans
des scénarios de collaboration et/ou d'interaction où les places respectives de l'homme et
de la machine sont rééquilibrées. Faire communiquer homme(s) et machine(s), c'est
trouver des pratiques nouvelles qui permettent de fusionner les remarquables capacités
de traitement du sens dont dispose l'homme et les très grandes capacités de traitement
formel de la machine. Il s'agit non seulement de simuler la perception et l'action de l'autre
(des autres) mais aussi d'interpréter son (leur) intention(s) pour pouvoir ensuite engager
des « actions communes ». Comment imaginer aujourd’hui la dynamique de tels rôles et
de telles fonctions en matière de communication lorsqu’il s’agit d’hommes et de machines
? Voici la question centrale que nous chercherons à éclairer à travers cet enseignement.
Contenu :
1) Position du problème de communication entre les hommes et les machines. Forme et
sens. Systèmes formels et sémantiques.
2) Critique du schéma classique de communication (émetteur/récepteur). Ouverture vers
des schémas où l’interprétation joue un rôle fondamental dans la communication.
3) Contexte, objectifs, normes, valeurs. Sociabilité et échange.
4) Sensation et perception chez l'homme.
5) Perception et réception, production et génération de formes de communication.
6) Calcul (machine) et sens (homme) : enjeux et problèmes. Limites. Critique rapide de
l’histoire de l’IA et de ses promesses premières.
7) Simulation biologique de l'action.
8) Compréhension de l'intention de l'autre.
9) Actions communes.
10) Pour une approche centrée à l’homme : coopération et interaction avec la machine.
Départage des rôles. Pratiques et scénarios de coopération.
11) Le rôle de connaissances. Mémoire. Données, informations, connaissances,
ontologies.
12) Thèmes fondamentaux et paradigmes de traitement dans les échanges avec la
machine
a) Traitement de l’espace
b) Traitement du mouvement
c) Traitement de la langue naturelle
i) Texte
ii) Parole (reconnaissance et synthèse de la parole)
iii) Dialogue entre l’homme et la machine
d) Traitement de l’image
e) Le cas des données multi-modales.
13) Apprentissage.
14) Le calcul et les aspects sociaux d’élaboration de connaissances. Normes, valeurs.
15) L’ordinateur comme instrument de modélisation. Le modèle informatique comme une
extension des moyens de compréhension/interprétation.
Modalités d’évaluation :
• Exposé oral de synthèse d’articles : 100%
Bibliographie :
1. Berthoz, A. (1997). Le sens du mouvement. Paris: Editions Odile Jacob.
2. Berthoz, A. (2003). La décision. Paris: Odile Jacob.
3. Berthoz, A. & Petit, J. L. (2006). Physiologie de l'action et Phénoménologie. Paris:
Odile Jacob.
4. Brooks, Monterey, California, 1987.
5. Delorme, A. & Fluckiger, M. (2003). Perception et réalité: une introduction à la
psychologie des perceptions. De Boeck.
6. Eco, U., Interprétation et surinterprétation. PUF, 1996.
7. Imbert, M. (2006). Traité du cerveau. Paris: Odile Jacob.
8. Jeannerod, M. (2006). Motor Cognition: What Actions Tell to the Self. Oxford
University Press.
9. Kliekenberg, J-M. : Précis de sémiologie, Seuil, Points.
10. Lindsay & Norman : Traitement de l’information et comportement humain.
Intereditions, 1980.
11. Massion, J. (1997). Cerveau et motricité. Paris: Presses Universitaires de France.
12. Mendelson, E. : Introduction To Mathematical Logic, Wadsworth &.
13. Nadel, J. & Decety, J. (2002). Imiter pour découvrir l'humain. Paris: Presses
Universitaires de France.
14. Rastier,F. : Sémantique Interprétative, Seuil, 1987 (2000).
15. Turing, A. et Girard, J.-Y. : La machine de Turing, Seuil (Sources du Savoir), Paris
1995.
16. Varela, F., Thompson, E., & Rosch, E. (1993). L'inscription corporelle de l'esprit.
Sciences cognitives et expérience humaine. Paris: Seuil.
4.3. UE CMP : Connaissance, modèles et paradigmes
Responsable : Serge Garlatti, ENSTb
Antoine Beugnard (ENSTb), Pierre Chevaillier (ENIB), Pierre De Loor (ENIB), Serge
Garlatti (ENSTb).
Répartition :
• Antoine Beugnard (ENSTb), 4 h
• Pierre Chevaillier (ENIB), 3 h
• Pierre De Loor (ENIB), 6 h
• Serge Garlatti (ENSTb), 7 h
Pré-requis :
Il n'y a pas de pré-requis précis pour une telle unité d'enseignement, mis à part un cursus
universitaire standard en informatique (algorithmique, programmation, génie logiciel).
Acquis :
Les principes et concepts de la modélisation des connaissances. Leurs limites et leur lien
avec la notion de paradigme. Le paradigme des systèmes multi-agents. Les buts et les
limites de techniques d'apprentissage artificiel interactif.
Description :
Cette U.E., partagée par les parcours « Systèmes informatiques centrés sur l’humain
(SICH) » et « Systèmes et objets communiquant mobiles (SOCM) », apporte des
fondements nécessaires à la conception et la réalisation des systèmes d’information du
futur ainsi qu’à l’informatique ubiquitaire en termes de connaissances, de modèles et de
paradigmes. Elle propose différents modèles et paradigmes : la représentation des
connaissances, le raisonnement et l'apprentissage, le paradigme des « systèmes multiagents » et les modèles UML. La modélisation des connaissances (représentation formelle
de connaissances, le raisonnement et l'apprentissage), souvent fondée sur la logique,
permet aux machines d'« interpréter » les informations et ainsi de leur donner du sens. En
cela, cette modélisation assure une médiation entre l'homme et la machine fondée sur un
sens a priori partagé. Elle s'inspire bien évidemment des mécanismes humains
d'interprétation. Le paradigme des systèmes multi-agents ajoute à cette modélisation des
connaissances une dimension très importante des systèmes d’information du futur et de
l’informatique ubiquitaire : la distribution ou répartition. La modélisation UML, plus ancrée
dans le domaine du génie logiciel, est très souvent utilisée pour la conception des
systèmes d'information, mais aussi pour la modélisation des connaissances.
Contenu :
1) Représentation de connaissances et raisonnement (7h)
a) La logique classique
b) La logique modale
c) Les ontologies
d) Les logiques de description, les graphes conceptuels et les Frames-Logic
2) Apprentissage (6h)
a) Les paradigmes de l'apprentissage
b) Apprentissage inductif de connaissances
c) Apprentissage par explication
d) Apprentissage et soft-computing
3) Systèmes multi-agents (3h)
a) Paradigme agent
b) Modèles de représentation
c) Exemples
4) Ingénierie des modèles (4h)
a) La notion de modèle en science
b) Modèles et méta-modèles
c) Transformation de modèle
• 1 Présentation d'articles : 50%
• 1 Travail en binôme : 50%
Bibliographie :
1. Mitchell T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill international Editions
2. Sutton S.R. and Barto A.G. (2000) Reinforcement Learning, an introduction. The
MIT Press.
3. R. H. THOMASON, "Philosophical logic and Artificial Intelligence", Kluwer
Academic Publishers, 1989.
4. J.W. LLYOD, "Foundations of logic programming", Springer-Verlag, 1984.
5. Shapiro, Stuart C. (ed), "Encyclopedia of Artificial Intelligence", 2nd Edition, John
Wiley & Sons, New York, 1992.
6. Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque, and Raymond Reiter, editors,
"Knowledge Representation", MIT Press, 1992, 416 pages.
7. Ronald J. Brachman, "On the epistemological status of semantic networks", in N.V.
Findler, editor, Associative Networks, pp. 318-353. New York: Academic Press,
1979.
4.4. UE CRV : Comportements anthropomorphes en réalités
virtuelle et augmentée
Responsable : Éric Maisel, ENIB
Pierre Chevaillier (ENIB), Pierre De Loor (ENIB), Frédéric Julliard (ENIB), Éric Maisel
(ENIB), Jacques Tisseau (ENIB).
Durée : 20 h (17 h CM, 3 h TP)
Répartition :
• Frédéric Julliard (ENIB), 4 h
• Éric Maisel (ENIB), 8 h (dont 3 h TP)
• Jacques Tisseau (ENIB), 3 h
Pré-recquis :
Algorithmique, structures de données classiques, bases de l'IA, géométrie élémentaire,
systèmes multi-agents,
Acquis :
Compréhension de la « programmation » de systèmes complexes autonomes, animation
d'humanoïdes virtuels
Mots-clés : humanoïdes virtuels, autonomie, boucle perception/décision/action, animation
Description :
La réalité virtuelle ne se contente plus de présenter des maquettes virtuelles 3D fixes ou
animées selon des lois prédéfinies. Elle permet de simuler des activités humaines
complexes : la simulation de la conduite de véhicules, la maintenance de systèmes
mécaniques, l'intervention d'équipes de pompiers... Ces applications mettent en œuvre
des humanoïdes virtuels dotés de capacité d'autonomie : ils sont en mesure de poursuivre
un objectif qui leur est propre en s'adaptant aux modifications de leur environnement. Ce
choix de l'autonomie peut être intrinsèque aux activités à simuler ou correspondre à une
facilité de conception. Dans tous les cas une implémentation communément employée
repose sur une boucle de perception/décision/action. C'est cette boucle qui fait l'objet de
ce cours. On s'intéressera en particulier aux interactions entre ces humanoïdes et leur
environnement (réel ou virtuel), que cela concerne la perception ou la communication (non
verbale) avec cet environnement.
Contenu :
1) Humanoïdes virtuels et autonomie (3h)
2) Réalité virtuelle et augmentée (3h)
a) Modèles géométriques
b) Restitution visuelle
3) Perception des humanoïdes virtuels (5h)
a) Vision synthétique et par accès à des bases de données informées
b) Stratégies de prise d'informations visuelles
4) Prise de décision (5h)
a) Architectures d'acteurs virtuels autonomes
b) Modèles de comportements : analyse et synthèse
5) Animation des humanoïdes virtuels (4h)
a) Synthèse de mouvements
b) Communication non verbale et expressions faciales
• 1 Travail en binôme : 33%
• 1 Quizz : 33%
4.5. UE CPU : Communautés, pratiques et usage
Responsable : Pierre Chevaillier, ENIB
Pierre Chevaillier (ENIB), Serge Garlatti (ENSTb).
Répartition :
• Serge Garlatti (ENSTb), 10 h
Pré-requis :
Paradigme des systèmes multi-agents, représentation des connaissances, logiques
Acquis :
Identification des enjeux scientifiques et sociaux de la collaboration entre humains et
agents artificiels. Connaissance des architectures des systèmes d’information supportant
le travail collaboratif. Hétérogénéité sémantique, Modèles d’utilisateur.
Mots-clés :
Réalité virtuelle distribuée, collaboration, environnement d’apprentissage humain,
ontologie, agent conversationnel, interaction comportementale, web sémantique,
composition de service
Description :
L’avènement de l’Internet et de la réalité virtuelle a conduit au développement
d’environnements de travail qualifiés de virtuels : environnements de travail collaboratifs,
usines virtuelles, classes virtuelles… Ces technologies rendent possibles de nouveaux
usages des systèmes d’information, dont l’une des particularités est de supporter des
pratiques de communautés d’utilisateurs.
L’objectif de ce cours est de comprendre les enjeux posés par ces nouveaux usages, de
connaître l’état de l’art sur les modèles et les architectures informatiques supportant ces
environnements de travail collaboratif et d’identifier les questions ouvertes dans ce
domaine. Les thématiques abordées sont relatives au partage d’informations
sémantiquement hétérogènes par un collectif d’humains, aux modèles d’architectures des
environnements sémantiques distribués et à la collaboration entre communautés
d’usagers et collectifs d’agents artificiels. Ces points sont abordés tant sur le plan des
systèmes d’informations que des usages, à travers l’exemple des environnements
d’apprentissage humain. Les questions scientifiques sont relatives à la résolution
collaborative de problèmes, à l’interaction et la collaboration entre agents humains et
artificiels, à la formalisation et l’analyse d’activités humaines dans ces environnements et
aux architectures supportant des systèmes d’information sémantique.
Contenu :
1) Systèmes d’information sémantique (10 h)
2) Introduction : problématique et enjeux des nouveaux systèmes d’information sur
Internet
3) Les systèmes d’information adaptatifs et sémantiques
4) Web sémantique
5) Adaptation, modèles d’utilisateur et modèles de contextes
6) Les moteurs de composition au cœur des nouveaux systèmes d’information
7) Environnements virtuels collaboratifs (10 h)
a) Modèles d’environnements virtuels informés et structurés – 2 h
b) Architectures pour la simulation distribuée – 2h
c) Agents conversationnels : interactions dialogiques, agents émotionnels – 2h
Modèles pour la collaboration humains – agents artificiels : activités humaines,
collaboration multi-agents – 4h
• Synthèse d’articles : 100%
4.6. UE LVB : Laboratoire Virtuel pour la Biologie
Responsable : Vincent Rodin, UBO
Pascal Ballet (UBO), Vincent Rodin (UBO), Abdallah Zémirline (UBO).
Répartition :
• Pascal Ballet (UBO), 6 h
• Vincent Rodin (UBO), 6 h
• Abdallah Zémirline (UBO), 8 h
Pré-requis : aucun
Mots-clés :
Systèmes multi-agents, expérimentation in-virtuo, laboratoire virtuel, modélisation,
simulation.
Description :
L'objectif de cette U.E. est l'étude des laboratoires virtuels pour la modélisation et la
simulation informatique de phénomènes biologiques. L'accent sera mis sur
l'expérimentation in-virtuo permettant à l'utilisateur une immersion suffisamment réaliste
pour s'approcher de la pratique réelle, c'est-à-dire in-vitro ou in-vivo. La modélisation et la
simulation informatique de phénomènes biologiques peuvent être vues ici comme des
extensions des moyens de compréhension/interprétation de ces mêmes phénomènes
biologiques.
Plusieurs points seront ainsi abordés. Citons par exemple l'utilisation des systèmes multiagents en biologie pour l'interaction homme-modèle, la modélisation et la simulation
d'expériences biologiques en partant du niveau moléculaire et en allant jusqu'au niveau
multicellulaire, ainsi que les interactions multiples intervenant dans les réseaux
biomoléculaires et les méthodes actuelles de calcul des modes élémentaires dans un
réseau métabolique.
Contenu :
1) Introduction aux laboratoires virtuels (2h)
2) Modélisation et simulation in-virtuo (2h)
3) Systèmes multi-agents pour la biologie (2h)
4) Granularité, découpage, multi-échelle et comportements multi-agents dans les
systèmes biologiques (6h)
5) Réseaux biomoléculaires. Interactions multiples (2h)
6) Modélisation du métabolisme cellulaire (2h)
7) Les méthodes de calcul des voies métaboliques de base (4h)
• Un exposé d’article (en binôme) : 30%
• Un homework (en binôme) : 40%
• Deux quizz de 30mn : 30%
Bibliographie (à lire par les étudiants):
1. V. Rodin. Contribution à l'utilisation de l'informatique en biologie. Habilitation à
Diriger des Recherches. Décembre 2004, Université de Rennes I.
http://www.lisyc.univ-brest.fr/pages_perso/rodin/HDR
2. C. Rosello, P. Ballet, E. Planus et P. Tracqui, Model Driven Quantification of
Individual and Collective Cell Migration. Acta Biotheoretica, 52(4), pp. 343 à 363,
October 2004.
3. S. Schuster, D. A. Fell, T. Dandekar, A general definition of metabolic pathways
useful for systematic organization and analysis of complex metabolic networks, Nat
Biotechnol 2000, 18, 326-332.
4. H. Kitano, Computational Systems Biology, Nature, 420:206-210, 2002
5. A. Zemirline, S. Pérès, M. Beurton-Aimar, J-P. Mazat and P. Ballet. Computation of
bases of elementary flux modes and of a lower bound for their number.
Proceedings of the Bordeaux Spring School on Modelling and Simulation of
Biological Processes in the context of Genomics. Avril 2006.
Références :
1. P.W Atkins, Eléments de chimie physique, DeBoeck Université, 1996, ISBN 27445-0010-0.
2. B. Cabane et S. Henon, Liquides - Solutions, dispersions, émulsions, gels, Belin,
2003, ISBN 2-7011-3025-5.
3. A. Cornish-Bowden, M. Jamin, V. Sacks, Cinétique Enzymatique, EDP Sciences
2005.
4. J. Ferber, Les systèmes multi-agents - vers une intelligence collective,
InterEditions, 1995, ISBN 2-7296-0572-X.
5. J. Gagneur, S. Klamt, Computation of elementary modes: a unifying framework and
the new binary approach, BMC Bioinformatics 2004, 5:175
6. H. Kitano. Foundation of systems biology. MIT Press, 2001.
7. M. Lagues et A. Lesne, Invariance d'échelle - des changements d'états à la
turbulence, Belin, 2003, ISBN 2-7011-31758. METATOOL, http://www.infobiogen.fr/doc/info/disksuite_4.1/man/metatool
October 2004.
Biotechnol 2000, 18, 326-332.
12. R. Thom, Prédire n'est pas expliquer, Champs Flammarion, 1993, ISBN 2-08081288-2.
13. C. Wagner, Nullspace Approach to Determine the Elementary Modes of Chemical
Reaction Systems, J. Phys Chem B 2004, 108 : 313-324.
14. A. Zemirline and V. Norris. Modeling the hypercomplexity. Integrative Post-Genomic
06 Meeting. INSA Lyon (France). Novembre 2006.
5. Description on « Human Centred Computer
Science » Track
Coordinator : Pierre De Loor, ENIB
5.1. General description of the track
This track concerns human's roles and implications in the future of the computer science.
The relationship between men and machines evolves and moves considerably. On the one
hand because of the generalization of networks and technological developments
associated with. Interactions are increasingly present and multiple. Moreover, the
emergence of new services, associated to the growing of the power of the machines
implies the emergence of a strong coupling between human and machine. Sometime, the
man can be relegated by its avatar for an unspecified activity. To do that, it is necessary
that the machine interpret interactions proposed by human. It have also to imitate him or
supplement the interaction in an adequate way. This track draws up an assessment of
advanced in research on this problems. It is articulated around two courses of basis and 3
courses for applications of these bases. The first of the basis course is HUM ( Human : its
Codes, its Standards, its Societies). It is based on fields close to the social sciences such
as cognitive sciences, sociology, semiology or linguistics and offers an epistemological
glance on the bonds which are woven between the human and virtual communities. It
gives to the students cultural knowledges to evaluate some problems of design and
modelling, whose human mechanisms of interpretation which make it possible to give
direction to the entities with which the man interacts. The second basis course is the
shared course CMP (Knowledge, Models and Paradigms) which investigates the problems
of the sharing of the “mean” between the machine and the man and of the various
categories of mediations which result from this. How the machine can “interpret”
information and thus to give them mean and how a mediation between the man and the
machine can be founded on a mean shared “a priori”. It covers concepts founders of the
artificial intelligence, artificial training and multi-agents paradigm, keystones of the
emergent ubiquitous systems. The three courses of application (CRV, CPU, EBV) in the
search of these problems relate respectively to the modelling of human within the virtual
environments, course CRV (Anthropomorphic Behaviours in Increased Virtual Reality),
the use and the design of emergent technologies are illustrated by the presentation of
work on the environments for human training and virtual environments for collaboration
within course CPU (Community, Practicals and Uses), and lastly, the last aspect
approached is that of the virtual experimentation implying modeller and simulation
narrowly and steady to biology with course LVB (Virtual Laboratory for Biology).
Synthesis of courses of the track « Human Centred Computer Science » :
• UE HUM : Human : it’s Codes, it’s Standards, it’s Societies
• UE CMP : Knowledge, Models and Paradigms
• UE CRV : Anthropomorphic Behaviors in Increased Virtual Reality
• UE CPU : Community, Practicals and Uses
• UE LVB : Virtual Laboratory for Biology
The following sections describe the 5 UE HUM, CMP, CRV, CPU and LVB.
5.2. UE HUM : Human, it’s Codes, it’s Standards, it’s
Societies
Coordinator : Ioannis Kanellos, ENSTb
Course staff :
Ioannis Kanellos (ENSTb), Stéphane Vieilledent (UBO, UFR Sport et Education Physique).
Lecture : 20 h (20 h CM)
Pre-required : none
Description :
The design of human centered information processing systems drives us to deal with the
concept of communication, considered here both as an exchange between singular
individuals and as an exchange between social individuals. Furthermore, the concept of
communication is nowadays extended to hybrid exchanges between men and machines
where computers appear inescapable among these technological artifacts. This constrains
us to renew our conception of computing science in such a way that the respective roles of
men and machines are smartly balanced within collaboration / interaction scenarios.
Making men and machines communicate amounts to say that we have to find new
practices which make it possible to amalgamate the remarkable meaning processing
capacities available to the men and the very great formal processing capacities of the
machines. It is not only a question of simulating the perception and the action of others,
but also of interpreting their intention in order to establish conditions for “shared actions”.
How is it currently possible to imagine the communication dynamics, with such roles and
such functions, when it concerns men and machines? This is the kernel question which we
seek to clarify through this tuition.
Contents :
1) The question of communication between men and machines. Form and meaning
(sense). Formal systems and semantics.
2) Critical approaches of the traditional model of communication (transmitter / receiver).
Models where interpretation plays a fundamental role in communication.
3) Notions of context, objective, norm and value. Sociability and exchange.
4) Sensation and perception in man.
5) Perception and reception, production and generation of different forms of
communication.
6) Calculation (machine) and sensation (man): stakes and problems. Limits. Synthetic
criticism of the history of the IA and its first promises.
7) Biological simulation of action.
8) Comprehension of the intention of others.
9) Shared actions.
10) Towards a man-centered approach: co-operation and interaction with the machine.
Role sharing. Practices and scenarios of co-operation.
11) The role of knowledge. Memory. Data, information, knowledge. Ontologies.
12) Some topics and paradigms of treatment of information in exchanging with
the machine :
a) Treatment of space
b) Treatment of movement
c) Treatment of natural language
i) Text
ii) Word (recognition and voice synthesis)
iii) Dialog between the man and the machine
13) Image processing
14) The case of multimodal data.
15) Learning.
16) The calculation and social aspects of development of knowledge. Norms, values.
17) The computer as a modeling tool. The data-processing model as an extension of the
means of comprehension/interpretation.
Evaluation :
• One oral presentation : 100%
Bibliography :
1. Berthoz, A. (1997). Le sens du mouvement. Paris: Editions Odile Jacob.
2. Berthoz, A. (2003). La décision. Paris: Odile Jacob.
3. Berthoz, A. & Petit, J. L. (2006). Physiologie de l'action et Phénoménologie. Paris:
Odile Jacob.
4. Brooks, Monterey, California, 1987.
5. Delorme, A. & Fluckiger, M. (2003). Perception et réalité: une introduction à la
psychologie des perceptions. De Boeck.
6. Eco, U., Interprétation et surinterprétation. PUF, 1996.
7. Imbert, M. (2006). Traité du cerveau. Paris: Odile Jacob.
8. Jeannerod, M. (2006). Motor Cognition: What Actions Tell to the Self. Oxford
University Press.
9. Kliekenberg, J-M. : Précis de sémiologie, Seuil, Points.
10. Lindsay & Norman : Traitement de l’information et comportement humain.
Intereditions, 1980.
11. Massion, J. (1997). Cerveau et motricité. Paris: Presses Universitaires de France.
12. Mendelson, E. : Introduction To Mathematical Logic, Wadsworth &.
13. Nadel, J. & Decety, J. (2002). Imiter pour découvrir l'humain. Paris: Presses
Universitaires de France.
14. Rastier,F. : Sémantique Interprétative, Seuil, 1987 (2000).
15. Turing, A. et Girard, J.-Y. : La machine de Turing, Seuil (Sources du Savoir), Paris
1995.
16. Varela, F., Thompson, E., & Rosch, E. (1993). L'inscription corporelle de l'esprit.
Sciences cognitives et expérience humaine. Paris: Seuil.
5.3. UE CMP : Knowledge, models and paradigms
Coordinator : Serge Garlatti, ENSTb
Course staff :
Garlatti (ENSTb).
Pre-required : none
Asset :
Principles and concepts of knowledge modelling. Their limits and links with the notion of
paradigm. The paradigm of multi-agent systems. Goals and limits of interactive artificial
learning.
Description :
This course is shared by the track “Human Centred Computer Science (SICH)” and
“Mobile and communicating objects based Systems (SOCM)”, and brings bases
necessary to the design and the realization of the futur information systems like ubiquitous
computing, in terms of knowledge, models and paradigms. This shared course proposes
various models and paradigms : knowledge representation, formal reasoning and machine
learning, multi-agent paradigms and UML models. The modeling of knowledge (formal
representation of knowledge, reasoning and learning), often founded on logic, allows the
machines “to interpret” information and thus to give them direction. In that, this modeling
ensures a mediation between the man and the machine based on an a priori shared
direction. This modeling is inspired quite obvious on the human interpretation
mechanisms. The paradigm of multi-agents systems adds to this modeling of knowledge a
very important dimension of futur information systems and ubiquitous computing :
distribution. The UML language, anchored in the field of software engineering, is very often
used for the systems design of information, but also for the modeling of knowledge.
Contents :
1) Knowledge and reasoning (7h)
a) Classical Logic
b) Modal logic
c) Ontology
d) Descritpional logique, contextual graphs and Frames-Logic
2) Machine learning (6h)
a) Learning paradigms
b) Inductive learning
c) Explanation Based learning
d) Learning and soft-computing
3) Multi-agent systems (3h)
a) Agent paradigm
b) Knowledge models
c) examples
4) Models ingeniering (4h)
a) Model and science
b) Models and meta-models
c) Models transformation
Evaluation :
• 1 oral article presentation : 50 %
• 1 homework : 50%
Bibliography
MIT Press.
1979.
5.4. UE CRV : Anthropomorphic Behaviour in Augmented
and Virtual Reality
Coordinator : Eric Maisel, ENIB
Course staff :
Pierre Chevaillier (ENIB), Pierre De Loor (ENIB), Frédéric Julliard (ENIB), Eric Maisel
(ENIB), Jacques Tisseau (ENIB).
Lecture : 20 h (17 h CM, 3 h TP)
Pre-required : algorithmic, usual datastructures, basic of AI, elementary geometry, multiagent systems
Asset : comprehension of the programming of autonomous complex systems, animatiuon
of virtual humanoïds
Key-words : virtual humanoids, autonomy, perception/decision/action loop.
Description :
Currently, virtual reality is not interested solely anymore in visualization of fixed 3D models
or whose animation would be pre-calculated. It make it possible to simulate complex
human activities : simulation of vehicles driving, maintenance of mechanical systems,
intervention of teams of firemen .... These applications implement virtual humanoïds with
capacity of autonomy. They are able to pursue their own goal while adapting to the
modifications of their environment. This choice of autonomy can be intrinsic with the
activities to simulate or corresponds to a facility of design.
In all the cases an implementation commonly employed is based on a
perception/decision/action loop. It is this loop which is the subject of this course.
One will be interested in the interactions between these humanoïds and their environment
(real or virtual) that relates to perception or to the communication with this environment.
Contents :
1) Virtual humanoïds and autonomy
2) Virtual and Augmented Reality
a) Geometric models
b) Rendering
3) Perception of virtual humanoïds
a) Synthetic vision and perception through informed database
b) Strategy of visual informations acquisition
4) Decision making
a) Architecture of autonomous virtual humanoïds
b) Behavioral models : analysis and synthesis
5) Animation of virtual humanoïds
a) Motion synthesis
b) Non verbal communication and facial expressions
Evaluation :
• 1 articles presentation :33%
• 2 quizz : 33%
5.5. UE CPU : Community, Practicals and Uses
Coordinator : Pierre Chevaillier, ENIB
Course Staff :
Pierre Chevaillier (ENIB), Serge Garlatti (ENSTb).
Pre-required :
Multi-agent systems, knowledge representation, logics
Asset :
Identification of the scientific and social challenges of collaboration between human and
agents artificial. Knowledge of architectures of information systems supporting
collaborative work. Semantic heterogeneity, Models of user.
Key-words :
Distributed virtual reality, collaboration, human learning environment, ontology, chatterbot,
behavioral interaction, semantical web, composition of services.
Description :
The expansion of Internet and of virtual reality led to the development of working
environments described as virtual: collaborative working environments, virtual factories,
virtual classes… These technologies allows new uses of the information systems. One of
the characteristics of this systems is to support practices of user communities. The aim of
this course is to include/understand the stakes introduced by these new uses, to know the
state of the art on the computing models and architectures supporting these environments
of collaboratif work and to identify the open questions in this field.
The sets of themes approached by this course relate to the division of semantically
heterogeneous information by a group of human, to the models of architectures of the
distributed semantic environments and to collaboration between communities of users and
groups of artificial agents. These points are approached from the point of view on
information systems and uses, through the example of the environments for human
learning. The scientific questions relate to the collaborative resolution of problem, the
interaction and collaboration between human and artificial agents, to the formalization and
the analysis of human activities in these environments and to architectures supporting the
information systems semantic.
Contents:
1) Systems of semantical information (10 h)
2) Introduction : problems and stakes of the new information systems on Internet
3) Adaptive and semantical information systems
4) Semantical web
5) Adaptation, user modeling and context modelling
6) Compositional engines for news information
7) Virtual environments for collaboration (10 h)
a) Models for informed and strutured virtual environments – 2 h
b) Architectures for distributed simulation – 2h
c) Chatterbot : dialogic interactions, emotional agents – 2h
Models for the collaboration human – artificial agents : human activies, multi-agents
collaboration – 4h
Evaluation :
• Article summary : 100%
5.6. UE LVB : Virtual Laboratory applied to Biology
Coordinator : Vincent Rodin, UBO
Course staff :
Pascal Ballet (UBO), Vincent Rodin (UBO), Abdallah Zémirline (UBO).
Pre-required : none
Key-words :
multi-agents system, In-virtuo experimentation, virtual laboratory, modelization, simulation.
Description :
The goal of this course is the study of virtual laboratories for the modelization and the
simulation of biological phenomena. The stress will be laid upon the in-virtuo
experimentation allowing the user a sufficiently realistic immersion to approach real
experiment, i.e. in-vitro or in-vivo. The modelization and the simulation of biological
phenomena can be seen here as extensions of the means of comprehension/interpretation
of these biological phenomena.
Several points will be thus approached. Let us quote for example the use of multi-agents
systems applied to biology for Human-Model interaction, the modelization and the
simulation of biological experiments from molecular level to multi-cellular level, as well as
the multiple interactions intervening in the biomolecular networks and the current methods
in computation of elementary modes of a metabolic network.
Contents :
1) Introduction to virtual laboratories (2h)
2) In-virtuo modelization and simulation (2h)
3) Multi-agents systems applied to Biology (2h)
4) Granularity, decomposition, multi-scale and multi-agent behaviours in biological
systems (6h)
5) Biomolecular networks. Multiple interactions (2h)
6) Modelization of cellular metabolism (2h)
7) Computation methods of basic metabolic pathways (4h)
Evaluation:
• One paper presentation (involving two students) : 30%
• One homework (involving two students) : 40%
• Two quizz about 30mn : 30%
Bibliography (must be read by the students):
October 2004.
Biotechnol 2000, 18, 326-332.
4. H. Kitano, Computational Systems Biology, Nature, 420:206-210, 2002
References
1. P.W Atkins, Eléments de chimie physique, DeBoeck Université, 1996, ISBN 27445-0010-0.
2. B. Cabane et S. Henon, Liquides - Solutions, dispersions, émulsions, gels, Belin,
2003, ISBN 2-7011-3025-5.
3. A. Cornish-Bowden, M. Jamin, V. Sacks, Cinétique Enzymatique, EDP Sciences
2005.
4. J. Ferber, Les systèmes multi-agents - vers une intelligence collective,
InterEditions, 1995, ISBN 2-7296-0572-X.
5. J. Gagneur, S. Klamt, Computation of elementary modes: a unifying framework and
the new binary approach, BMC Bioinformatics 2004, 5:175
6. H. Kitano. Foundation of systems biology. MIT Press, 2001.
7. M. Lagues et A. Lesne, Invariance d'échelle - des changements d'états à la
turbulence, Belin, 2003, ISBN 2-7011-31758. METATOOL, http://www.infobiogen.fr/doc/info/disksuite_4.1/man/metatool
October 2004.
Biotechnol 2000, 18, 326-332.
12. R. Thom, Prédire n'est pas expliquer, Champs Flammarion, 1993, ISBN 2-08081288-2.
13. C. Wagner, Nullspace Approach to Determine the Elementary Modes of Chemical
Reaction Systems, J. Phys Chem B 2004, 108 : 313-324.
14. A. Zemirline and V. Norris. Modeling the hypercomplexity. Integrative Post-Genomic
06 Meeting. INSA Lyon (France). Novembre 2006.
6. Parcours « Systèmes et objets communicants
mobiles »
Responsable : Antoine Beugnard, ENSTb
6.1. Description générale du parcours
Ce parcours est centré sur les moyens technologiques et scientifiques pour réaliser des
systèmes ubiquitaires. Avec la miniaturisation rapide des dispositifs électroniques et la
multiplication des capacités de communications des réseaux, la société de demain sera,
selon tous les « prospectivistes », celle des objets intelligents, des « programmes » dans
tous les objets de la vie quotidienne qui communiqueront pour nous aider. Le défi de
demain sera de programmer ces objets, de les faire coopérer, en les maîtrisant. De
nouvelles architectures et de nouvelles méthodes de développement sont à inventer.
À partir de la notion de modèle, vue dans le module partagé par les 2 parcours brestois
(CMP), des applications spécifiques des modèles aux systèmes communicants seront
abordés. On approfondira la notion de modèle au travers du standard UML qui sera
analysé, critiqué et exploité dans l'approche par transformation de modèles (MT). Un
aspect important des modèles est leur capacité à vérifier et tester des propriétés. Les
systèmes à objets communicants seront difficiles à mettre au point. Le module SVT sera
dédié à la problématique de la vérification et présentera des modèles dédiés à la
vérification de propriétés liées à la distribution, au parallélisme et au temps réel. Les deux
derniers modules de ce parcours aborderont le contrôle de ces systèmes vu sous deux
angles complémentaires qui sont le contrôle à distance (RSC) – par un humain en
particulier – et l'autonomie (SIA), une forme d'auto-contrôle.
Ci-dessous, la liste des U.E. :
• U.E. CMP : Connaissance, modèles et paradigmes
• U.E. MT : Modèles et transformations
• U.E. SVT : Spécifications, vérification et test
• U.E. RSC : Environnements, réseaux et systèmes de contrôle
• U.E. SIA : Architectures pour systèmes informatiques autonomes
6.2. UE CMP : Connaissance, modèles et paradigmes
Responsable : Serge Garlatti, ENSTb
Garlatti (ENSTb).
Répartition :
• Antoine Beugnard (ENSTb), 4 h
•
Serge Garlatti (ENSTb), 7 h
Pré-requis :
Il n'y a pas de pré-requis précis pour une telle unité d'enseignement, mis à part un cursus
universitaire standard en informatique (algorithmique, programmation, génie logiciel).
Acquis :
Les principes et concepts de la modélisation des connaissances. Leurs limites et leur lien
avec la notion de paradigme. Le paradigme des systèmes multi-agents. Les buts et les
limites de techniques d'apprentissage artificiel interactif.
Description :
Cette U.E., partagée par les parcours « Systèmes informatiques centrés sur l’humain
(SICH) » et « Systèmes et objets communiquant mobiles (SOCM) », apporte des
fondements nécessaires à la conception et la réalisation des systèmes d’information du
futur ainsi qu’à l’informatique ubiquitaire en termes de connaissances, de modèles et de
paradigmes. Elle propose différents modèles et paradigmes : la représentation des
connaissances, le raisonnement et l'apprentissage, le paradigme des « systèmes multiagents » et les modèles UML. La modélisation des connaissances (représentation formelle
de connaissances, le raisonnement et l'apprentissage), souvent fondée sur la logique,
permet aux machines d'« interpréter » les informations et ainsi de leur donner du sens. En
cela, cette modélisation assure une médiation entre l'homme et la machine fondée sur un
sens a priori partagé. Elle s'inspire bien évidemment des mécanismes humains
d'interprétation. Le paradigme des systèmes multi-agents ajoute à cette modélisation des
connaissances une dimension très importante des systèmes d’information du futur et de
l’informatique ubiquitaire : la distribution ou répartition. La modélisation UML, plus ancrée
dans le domaine du génie logiciel, est très souvent utilisée pour la conception des
systèmes d'information, mais aussi pour la modélisation des connaissances.
Contenu :
1) Représentation de connaissances et raisonnement (7h)
a) La logique classique
b) La logique modale
c) Les ontologies
d) Les logiques de description, les graphes conceptuels et les Frames-Logic
2) Apprentissage (6h)
a) Les paradigmes de l'apprentissage
b) Apprentissage inductif de connaissances
c) Apprentissage par explication
d) Apprentissage et soft-computing
3) Systèmes multi-agents (3h)
a) Paradigme agent
b) Modèles de représentation
c) Exemples
4) Ingénierie des modèles (4h)
a) La notion de modèle en science
b) Modèles et méta-modèles
c) Transformation de modèle
•
1 Travail en binôme : 50%
Bibliographie :
MIT Press.
1979.
6.3. UE MT : Modèles et transformations
Responsable : Antoine Beugnard, ENSTb
Antoine Beugnard (ENSTb), Joël Champeau (ENSIETA).
Durée : 20 h (16 h CM, 4 h TP)
Répartition :
• Antoine Beugnard (ENSTb), 10 h (dont 2 h TP)
• Joël Champeau (ENSIETA), 10 h (dont 2 h TP)
Pré-requis : aucun
Description :
La notion de modèle est fondamentale en science et en informatique. Après l'introduction
à la notion de modèle réalisée dans le module CMP, ce module va approfondir
l'exploration et l'exploitation de UML. Ce langage de modélisation est aujourd'hui
incontournable dans l'industrie, mais également dans l'approche par modèle du génie
logiciel et de la conception de système. Les projets de recherche européens, nationaux ou
régionaux s'y intéressent.
Les principaux diagrammes d'UML seront étudiés et le méta-modèle d'UML présenté. Un
travail d'analyse critique sera réalisé sur le MOF. Quelques points critiques (point de
variation sémantique) seront abordés : relation d'agrégation/composition, liaison
dynamique. Mais UML n'est pas une fin en soi. De nombreux défauts existent et de
nouveaux langages de modélisations restent à créer. Nous étudierons donc, au-delà
d'UML, des langages de modélisation dédiés aux objets mobiles communicants.
Pour manipuler ces modèles, des langages dédiés commencent à apparaître : les
langages de transformation de modèle. Ces langages apportent une nouveauté
fondamentale ; contrairement aux langages de programmation (ou de modélisation)
classiques, ils permettent de décrire, non pas le produit (le système), mais le processus de
construction du produit. La seconde partie de ce module sera consacrée à l'étude de ces
langages.
Pour asseoir ces notions, 2 travaux pratiques viendront compléter la formation.
Contenu :
1) UML, MOF (présentation - critique) : 4h
2) Présentation d'article (et discussions) : 2h
3) Points de variations sémantiques : 2h
4) EMOF, Kermeta (présentation - critique ) : 4h (quizz 1)
5) Travaux pratiques de modélisation : 2h
6) Transformation et langages de transformation : 2h
7) Travaux pratiques de transformation : 2h
8) Conclusion et perspectives : 2h (quizz 2)
Modalité d’évaluation :
• Exposé d'article à 2 : 20%
• 1 homework à 2 : 40%
• 2 quizz des 30mn seul : 40%
Bibliographie conseillée :
1. Méthodes formelles : http://archive.comlab.ox.ac.uk/formal-methods.html
2. J.F. Monin, Comprendre les méthodes formelles, Masson, 1996.
3. Abrial J.R, The B-Book: Assigning Programs to Meanings, Cambridge University
press, 1996, ISNB 0 521 49619 5
4. Ph. Schnochelen, B. Bérard, M. Bidoit, F. Laroussinie et A. Petit. Vérification de
logiciels : Techniques et outils du model-checking. Vuibert, 1999.
5. Clarke E., Grumberg O., Peled D., Model-Ckecking, The MIT Press, Cambridge,
Massachussetts, 1990.
6.4. UE SVT : Spécifications, vérification et test
Responsable : Philippe Dhaussy, ENSIETA
Intervenants :
Fabien Dagnat (ENSTb), Philippe Dhaussy (ENSIETA), François Monin (UBO), ValérieAnne Nicolas (UBO).
Répartition :
• Fabien Dagnat (ENSTb), 6h
• Philippe Dhaussy (ENSIETA), 6h
• François Monin (UBO), 4h
• Valérie-Anne Nicolas (UBO), 4h
Pré-requis : aucun
Description :
Les méthodes formelles deviennent un domaine important du génie logiciel, en particulier
dans le cadre des logiciels critiques, temps réel, distribués et de la certification. Elles
définissent des techniques de spécification et d’analyse des systèmes qui se positionnent
de manière complémentaire à la simulation et au test. Le module SVT sera dédié à la
problématique de la spécification et la vérification de modèles, et présentera des
techniques de vérification de propriétés liées à la distribution, au parallélisme et au temps
réel. Cette U.E. est une introduction à ces méthodes et à leur application pour la
spécification, le développement et la preuve de logiciels. Elle aborde diverses méthodes,
formalismes et outils permettant de construire des spécifications formelles de programmes
ou de systèmes, et de conduire des vérifications de propriétés sur ces spécifications. Ces
techniques impliquent une modélisation mathématique des systèmes à analyser, avec une
sémantique formelle précise.
Durant ce cours, deux démarches essentielles sont mises en évidence. D’une part, la
première concerne les méthodes interactives qui mettent en œuvre des preuves par
raisonnement mécanisé. Notamment celle-ci est introduite par le biais d’une présentation
de l’outil PVS, qui permet de développer des logiciels prouvés, de la spécification au code.
D’autre part, la seconde démarche est supportée par des méthodes algorithmiques qui se
basent sur l’exploitation de modèles représentant le système (méthodes d’abstraction, de
vérification exhaustive).
Le module est complété par une introduction à la génération automatique de séquences
test.
Contenu :
1) Introduction à la modélisation formelle
a) Enjeux et problématique des méthodes formelles dans les cycles de
développement logiciel
b) Introduction à la modélisation formelle et aux formalismes de spécifications :
syntaxe, sémantique, systèmes de transition, confluence, systèmes de type,
inférence, correction
2) Un formalisme pour la spécification de la concurrence : CCS
3) Une extension pour la spécification de la mobilité : le pi-calcul
4) Les langages réactifs asynchrones : SDL, UPPAAL, IF
5) Logiques temporelles et temporisées
6) Techniques de vérification par exploration de l’espace d’états (model checking),
exemple d’utilisation du vérificateur UPPAAL
7) La preuve de théorème et les assistants de preuves
8) Test formel et la génération automatique de séquences de test
• Travail personnel (seul ou en binôme) sur un sujet choisi dans une liste de sujets
proposés : 60%
• Examen papier (2h), incluant des exercices sur chaque thème traité : 40%
Bibliographie indispensable :
1. Alur R, Dill D, A Theory of Timed Automata, Theoretical computer Science,
126(2):183-235, 25 April 1994.
2. Benjamin C. Pierce, Foundational Calculi for Programming Languages, The
Computer Science and Engineering Handbook, CRC Press, ed. Allen B.Tucker,
1997.
Bibliographie conseillée :
1. Méthodes formelles : http://archive.comlab.ox.ac.uk/formal-methods.html
press, 1996, ISNB 0 521 49619 5
6. E. Clarke, E. Emerson and A. Sistla. Automatic Verification of Finite State
Concurrent Systems Using Temporal Logic Specifications. ACM Transactions on
Programming Languages and Systems, vol 8(2): 244-263, 1986.
7. M. Bozga, S. Graf, and L. Mounier. IF-2.0: A validation environment for componentbased real-time systems. In Proceedings of Conference on Computer Aided
Verification, CAV’02, Copenhagen, LNCS. Springer Verlag, June 2002.
8. J-P Katoen, Principles of Model-Checking, Univ. Of Twente, Lectures notes
« System Validation », 2001.
9. Robin Milner, Communicating and mobile systems : the pi-calculus. Cambridge
University Press, New York, NY, USA, 1999.
10. J.F. Groote, F. Monin, J. Springintveld, "A computer checked algebraic verification
of a distributed summation algorithm". Journal of Formal Aspects of Computing 17:
19-37, Springer-Verlag, 2005.
11. PVS : http://pvs.csl.sri.com/
12. René Lalement, Logique Réduction Résolution, ed. Masson, 1990.
13. B. Beizer, "Software Testing Techniques", 2nd Edition, Van Nostrand Reinhold,
1990.
14. S. Xanthakis, M. Maurice, A. de Amescua, O. Houri et L. Griffet, "Test & Contrôle
des Logiciels : Méthodes, Techniques & Outils", EC2, 1994.
15. M.-C. Gaudel, B. Marre, F. Schlienger et G. Bernot, "Précis de génie logiciel",
Masson, 1996.
16. S. Xanthakis, P. Régnier et C. Karapoulios, "Le test des logiciels", Hermès, 2000.
6.5. UE RSC: Environnements, réseaux et systèmes de
contrôle
Responsable : Laurent Nana, UBO
Intervenants potentiels:
Frédéric Guidec (UBS), Philippe Le Parc (UBO), Laurent Nana (UBO), Gwendal Simon
(ENSTb).
Répartition :
• Frédéric Guidec (UBS), 6h
• Philippe Le Parc (UBO), 5h
• Laurent Nana (UBO), 6h
• Gwendal Simon (ENSTb), 3h
Pré-requis :
Bases en réseaux (Ethernet, TCP/IP, etc.). La connaissance des réseaux de Petri est
souhaitable.
Mots-clés :
Architectures robotique et téléproductique, réseaux mobiles ad hoc, sûreté de
fonctionnement robotique et téléproductique.
Description :
Les systèmes robotiques et productiques sont formés d’un ensemble de robots et
machines qui communiquent en utilisant différents types de médiums (liaison série,
Ethernet…) et différents protocoles de communication. Ces systèmes peuvent être vus
comme un ensemble d’objets (ou entités) matériel(le)s, mobiles pour une part d’entre eux
(robots par exemple), et communiquant à travers un réseau. De nos jours, l’utilisation du
logiciel dans les systèmes robotiques et de production est croissante. Les aspects logiciels
et réseaux occupent de ce fait une place importante dans la mise en œuvre des systèmes
de contrôle robotiques et téléproductiques.
L’objectif de cette U.E. est double. Il s’agit d’une part, de donner un état de l’art sur la
robotique et la téléproductique et leurs environnements de programmation et de contrôle,
et d’aborder quelques solutions permettant d’accroître la sûreté de ces environnements de
programmation et de contrôle. Il s’agit d’autre part d’effectuer un état de l’art de la
communication dans les réseaux mobiles ad hoc, cette dernière étant un maillon essentiel
dans la chaîne de contrôle distant de robots et de systèmes de production.
Organisation des enseignements :
Le cours est formé de trois parties. La première partie est axée sur les modèles et
architectures générales, les environnements matériels et les langages robotiques et
productiques. La deuxième partie fait un état de l’art des environnements de
programmation et de contrôle, et décrit quelques solutions pour améliorer leur sûreté. La
troisième partie dresse un état de l’art de la communication dans les réseaux mobiles ad
hoc.
Contenu :
1. Architectures robotiques
2. Langages et programmation robotique et téléproductique.
3. Sûreté dans la programmation robotique et téléproductique.
4. Aperçu des technologies permettant la communication sans fil ad hoc (Bluetooth,
Zigbee, Wi-Fi...)
5. Réseaux ad hoc mobiles (OLSR, AODV...) et tolérance aux déconnexions et/ou délais
(Delay/Disruption Tolerant Networking).
6. Applications de la communication mobile ad hoc (communication d'urgence,
communication entre véhicules, communication entre capteurs, etc.)
• Présentation d'articles : 50%
• Synthèse de cours : 50%
Bibliographie :
1. Basile C., Killijian M. O. and Powell D. A survey of dependability issues in mobile
wireless networks. Technical Report, LAAS, N°02637, october 2002, 45p.
2. Le Parc P, Vareille J et Marcé L. E-productique ou contrôle et supervision distante
de systèmes mécaniques sur l'internet. JESA (Journal européen des systèmes
automatisés) numéro 5 2004. Volume 38, mai 2004, pp. 525 - 558.
3. Nana L. Investigating safety mechanisms for robotics applications. The IPSI BgD
Transactions on Internet Research. Vol. 3, N°1, March 2007, pp. 45-50.
4. Vareille J, Le Parc P and Marcé L. “Web remote control of mechanical systems:
delay problems and experimental measurements of Round Trip Time”, chapter of
the book “Applications of time delay systems”, John Chiasson & Jean Jacques
Loiseau Eds. Series LNCIS, ISBN 978-3-540-49555-0, Springer Verlag, Berlin
Heidelberg New York, mars 2007.
5. Zhensheng Zhang. Routing in Intermittently Connected Mobile Ad Hoc Networks
and Delay Tolerant Networks: Overview and Challenges. IEEE Communications
Surveys and Tutorials, 8(1):24-37, janvier 2006.
6.1. UE SIA : Architectures pour systèmes informatiques
autonomes
Responsable : Gwendal Simon, ENSTb (http://enstb.org/~gsimon)
Intervenants potentiels : Antoine Beugnard (ENSTb), Fabien Dagnat (ENSTb), Yves
Mahéo (UBS), Gwendal Simon (ENSTb).
Durée : 20 h CM (20 h CM)
Répartition :
• Antoine Beugnard (ENSTb), 3h
• Fabien Dagnat (ENSTb ), 5h
• Yves Mahéo (UBS), 3h
• Gwendal Simon (ENSTb), 9h
Pré-requis : aucun
Description :
L'autonomie d'un système signifie que les éléments qui constituent le système sont
capables de garantir, par eux-mêmes, des propriétés globales telles que la sûreté de
fonctionnement (pallier les défaillances de certains éléments) ou l'extensibilité (autoriser
l'ajout ou la suppression de certains fonctionnalités). Nulle intervention extérieure au
système n’est requise pour que ces propriétés soient garanties, quelle que soit la
configuration.
Naturellement, les systèmes centralisés, dans lesquels un seul élément joue un rôle
prépondérant, n'offrent guère d'autonomie, ou alors ces systèmes sont munis d'un
mécanisme qui permet à un autre élément de jouer ce rôle, typiquement en cas de
défaillance. C'est pourquoi les systèmes modernes ont tendance à répartir les fonctions
primordiales dans plusieurs éléments. Il est rare que ces architectures parviennent au
niveau de performance des systèmes centralisés classiques, mais ils garantissent
l'autonomie du système, ce qui, eu égard à leur utilisation, pouvait apparaître comme une
gageure encore récemment.
Au cours de cette unité, nous tâcherons de réaliser un tour d'horizon des connaissances
scientifiques actuelles relatives aux systèmes autonomes. Ainsi, nous présenterons le
modèle de composants et nous réaliserons une introduction au concept de services. Puis,
nous étudierons quelques familles d'algorithmes auto-stabilisants, avant de nous
consacrer à des modèles de systèmes à très large échelle. Enfin, une coloration plus
pratique sera apportée par deux exemples de systèmes autonomes : OSGi et les réseaux
peer-to-peer.
Contenu :
1) Architectures, composants et services (3 heures)
2) Mediums (1 heure)
3) Déploiement (1 heure)
4) OSGI mise en pratique (2 heures)
5) Systèmes distribués et algorithmes auto-stabilisants (3 heures)
6) Réseau peer-to-peer (3 heures)
7) Modèles de réseau à large-échelle et graphes petits-mondes (3 heures)
8) Discussions (4 heures)
Le contrôle continu se déroulera de la manière suivante. Dès le début de cette unité
d'enseignement, chaque élève sera invité à choisir un article parmi une liste de
publications scientifiques sur un thème identifié, deux élèves ne pouvant pas choisir un
même article. Les élèves réaliseront ensuite une présentation de leur article lors d'une
journée de présentation, suivie d'une discussion générale. Ensuite, les élèves auront à
réaliser une synthèse du thème sur lequel cette journée de présentation aura été
consacrée.
• Présentation d'articles : 70%
• Synthèse bibliographique : 30%
7. Description on « Mobile and communicating
objects based Systems » track
Coordinator: Antoine Beugnard, ENSTb
7.1. General description of the track
This track is centered on technological and scientific means used to develop pervasive
systems. Thanks to the miniaturization of electronic devices and to the development of
networks, the future of our society will be, according to "prospectivists", a society of smart
objects; programmes running is all usual objects that would communicate to help us... and
supervise us. The challenge is to program these objects and keep control. New
architectures, new development methods are to be invented.
Based on the concept of model introduced in the common course (UEC), we will describe
specific models dedicated to communicating objects. The Unified Modeling Language will
be analyzed and criticized before to be used in the model driven approach (MT). An
important aspect of model is their ability to verify properties. Communication objects
systems are difficult to develop due to their distribution. The SVT course will be dedicated
to the problem of verification and will introduce specific models for distributed and real-time
systems. The two remaining courses will deal with the control issue. The RSC course will
be interested in the remote control by human while the SIA course will analyze the issue of
autonomy (a kind of self-control).
Synthesis of Learning Units of the "Mobile and communicating objects based System"
track:
• UE CMP : Knowledge, Models and Paradigms
• UE MT : Models and Transformation
• UE SVT : Specification, Verification and Test
• UE RSC : Environments, networks and control systems
• UE SIA : Architectures for Autonomous Systems
7.2. UE CMP : Knowledge, models and paradigms
Coordinator : Serge Garlatti, ENSTb
Course staff :
Garlatti (ENSTb).
Pre-required : none
Asset :
Principles and concepts of knowledge modelling. Their limits and links with the notion of
paradigm. The paradigm of multi-agent systems. Goals and limits of interactive artificial
learning.
Description :
This course is shared by the track “Human Centred Computer Science (SICH)” and
“Mobile and communicating objects based Systems (SOCM)”, and brings bases
necessary to the design and the realization of the futur information systems like ubiquitous
computing, in terms of knowledge, models and paradigms. This shared course proposes
various models and paradigms : knowledge representation, formal reasoning and machine
learning, multi-agent paradigms and UML models. The modeling of knowledge (formal
representation of knowledge, reasoning and learning), often founded on logic, allows the
machines “to interpret” information and thus to give them direction. In that, this modeling
ensures a mediation between the man and the machine based on an a priori shared
direction. This modeling is inspired quite obvious on the human interpretation
mechanisms. The paradigm of multi-agents systems adds to this modeling of knowledge a
very important dimension of futur information systems and ubiquitous computing :
distribution. The UML language, anchored in the field of software engineering, is very often
used for the systems design of information, but also for the modeling of knowledge.
Contents :
1) Knowledge and reasoning (7h)
a) Classical Logic
b) Modal logic
c) Ontology
d) Descritpional logique, contextual graphs and Frames-Logic
2) Machine learning (6h)
a) Learning paradigms
b) Inductive learning
c) Explanation Based learning
d) Learning and soft-computing
3) Multi-agent systems (3h)
a) Agent paradigm
b) Knowledge models
c) examples
4) Models ingeniering (4h)
a) Model and science
b) Models and meta-models
c) Models transformation
Evaluation :
• 1 oral article presentation : 50%
Bibliography
MIT Press.
1979.
7.3. UE MT : Models and Transformation
Coordinator: Antoine Beugnard, ENSTb
Course staff :
Antoine Beugnard (ENSTb), Joël Champeau (ENSIETA).
Lecture : 20 h (16 h CM, 4 h TP)
Pre-required : none
Description:
Models are basic tools of science and computer science. After the common course CMP,
this course will deepen the presentation and use of UML. This modeling language is
largely accepted in industry, and in all software engineering technics. A lot of european,
national, or regional software computing project research use it.
The main UML diagrams and UML meta-model will be studied. A critical analysis of UML
MOF will be performed. Some critical points (semantic variation points) will be studied
such as aggregation/composition relationship, dynamic binding. But UML is not the silver
bullet. Many problems remain and new modeling languages are required and need to be
developed. We will study new languages, beyond UML, dedicated to mobile
communicating objects modeling languages.
In order to handle these models, new languages were developed: model transformation
languages. These languages bring a brand new possibility: the ability to describe the
building process of systems, not only the ability to describe the product (the system). The
second part of this course will be dedicated to the study of these languages.
Practical exercises will help to understand these fundamental concepts.
Content:
1) UML, MOF (presentation - critics) : 4h
2) Paper presentation (and discussion) : 2h
3) Semantic variation points : 2h
4) EMOF, Kermeta (presentation - critics) : 4h (quiz 1)
5) Exercises (Modelization) : 2h
6) Transformation and transformation language : 2h
7) Exercises (Transformation) : 2h
8) Conclusion and perspectives : 2h (quiz 2)
Evaluation:
• Article presentation (2 students) : 20%
• 1 homework (2 students) : 40%
• 2 X 30 minutes quiz : 40 %
7.4. UE SVT course: Specification, Verification and Test
Coordinator : Philippe Dhaussy, ENSIETA
Course staff :
Fabien Dagnat (ENSTb), Philippe Dhaussy (ENSIETA), François Monin (UBO), ValérieAnne Nicolas (UBO).
Pre-required : none
Description :
The formal methods become an important field of software engineering, in particular within
the critical, real time, distributed software and certification domain. They define techniques
of specification and analysis of the systems which position in a way complementary to
simulation and the test. The SVT course will be dedicated to the problem of specification
and verification of models and will introduce specific properties verification techniques for
distributed and real-time systems. This module is an introduction to these methods and
their application for the specification, the development and the proof of software. It
approaches various methods, formalisms and tools making it possible to build formal
specifications of programs or systems and to lead checks of properties on these
specifications. These techniques imply a mathematical modeling of the systems to be
analyzed, with a precise formal semantics. During this course, two essential steps are
highlighted. On the one hand, the first relates to the interactive methods which implement
proofs by mechanized reasoning. In particular this one is introduced by the means of a
presentation of the PVS tool which makes it possible to develop proven software, from
specification to the code. In addition, the second step is supported by algorithmic methods
which are based on the exploitation of models (methods of abstraction and exhaustive
checking). The module is complemented by an introduction to the automatic generation of
sequences test.
Contents:
1) Introduction to formal modelling
2) Stakes and problems of the formal methods in the cycles of software development
3) Introduction to formal modeling and the formalisms of specifications: syntax, semantics,
systems of transition, confluence, typing systems, inference, correction)
4) A formalism for the specification of concurrence: CCS
5) An extension for the specification of mobility: pi-calculus
6) Asynchronous reactive languages: SDL, UPPAAL, IF
7) Temporal and timed logics
8) Techniques of checking by exploration of the states space (model checking), example
of model-checker UPPAAL
9) Theorem proving and proof assistants
10) Formal test and automatic generation of test sequences
Evaluation:
• Homework (single or in binomial), on a subject chosen in a list of proposed
subjects : 60 %
• Examination (2h), including exercises on each treated topic : 40%
Necessary references :
1. Alur R, Dill D, A Theory of Timed Automata, Theoretical computer Science,
126(2):183-235, 25 April 1994.
2. Benjamin C. Pierce, Foundational Calculi for Programming Languages, The
Computer Science and Engineering Handbook, CRC Press, ed. Allen B.Tucker,
1997.
Other references :
1. Formal méthods: http://archive.comlab.ox.ac.uk/formal-methods.html
press, 1996, ISNB 0 521 49619 5
6. E. Clarke, E. Emerson and A. Sistla. Automatic Verification of Finite State
Concurrent Systems Using Temporal Logic Specifications. ACM Transactions on
Programming Languages and Systems, vol 8(2): 244-263, 1986.
7. [AD94] Alur R, Dill D, A Theory of Timed Automata, Theoretical computer Science,
126(2):183-235, 25 April 1994.
8. M. Bozga, S. Graf, and L. Mounier. IF-2.0: A validation environment for componentbased real-time systems. In Proceedings of Conference on Computer Aided
Verification, CAV’02, Copenhagen, LNCS. Springer Verlag, June 2002.
9. J-P Katoen, Principles of Model-Checking, Univ. Of Twente, Lectures notes
« System Validation », 2001.
10. Robin Milner, Communicating and mobile systems : the pi-calculus. Cambridge
University Press, New York, NY, USA, 1999.
11. J.F. Groote, F. Monin, J. Springintveld, "A computer checked algebraic verification
of a distributed summation algorithm". Journal of Formal Aspects of Computing 17:
19-37, Springer-Verlag, 2005.
12. PVS : http://pvs.csl.sri.com/
13. René Lalement, Logique Réduction Résolution, ed. Masson, 1990.
14. B. Beizer, "Software Testing Techniques", 2nd Edition, Van Nostrand Reinhold,
1990.
15. S. Xanthakis, M. Maurice, A. de Amescua, O. Houri et L. Griffet, "Test & Contrôle
des Logiciels : Méthodes, Techniques & Outils", EC2, 1994.
16. M.-C. Gaudel, B. Marre, F. Schlienger et G. Bernot, "Précis de génie logiciel",
Masson, 1996.
17. S. Xanthakis, P. Régnier et C. Karapoulios, "Le test des logiciels", Hermès, 2000.
7.5. UE RSC : Environments, networks and control systems
Coordinator : Laurent Nana, UBO
Course staff :
Frédéric Guidec (UBS), Laurent Nana (UBO), Philippe Le Parc (UBO), Gwendal Simon
(ENSTb).
Pre-required: Basic networks concepts (Ethernet, TCP/IP, etc.), Petri nets.
Key-words: robotic and remote manufacturing architectures, ad hoc mobile networks,
dependability of robotic and remote manufacturing systems.
Description:
Robotic and production systems are made of a set of robots and machines which
communicate by using different kind of media (serial link, Ethernet, etc.) and different
protocols. Those systems can be seen as a set of physical entities or objects, mobile for
some of them (for example robots), and communicating through a network. Nowadays, the
use of software in robotic and production systems is increasing. As a consequence,
software and network are important aspects in the control of robotic and manufacturing
systems.
The goal of this lecture is twofold. On the one hand it consists in giving a state of the art of
robotic systems and of the remote control of manufacturing systems through the Web, as
well as that of their programming and control systems, and to present some of the
solutions used to increase the dependability of such systems. On the other hand, the goal
is to give a state of the art of communications in mobile ad hoc networks, given the
importance of such mechanisms in the remote control of robotic and manufacturing
systems.
Organization:
The lecture has three parts. The first part is related to models, architectures, languages
and environments dedicated to robotic and manufacturing systems. The second part gives
a state of the art of programming and control systems and presents some of the solutions
used to increase their dependability. The third part provides a state of the art of
communications in mobile ad hoc networks.
Contents :
1) Robotic software architectures.
2) Languages and programming of robotic and remote manufacturing systems.
3) Dependability in the programming of robotic and remote manufacturing systems.
4) Overview of technologies allowing ad hoc communications (Bluetooth, Zigbee, Wi-Fi).
5) Ad hoc mobile networks (OLSR, AODV …) and Delay/Disruption Tolerant Networking).
6) Applications of ad hoc mobile communications (emergency communications,
communications between vehicles, communications between sensors, etc.).
Evaluation :
• Presentation talk of scientific papers : 50%
• Synthesis of courses : 50%
Bibliography :
1. Basile C., Killijian M. O. and Powell D. A survey of dependability issues in mobile
wireless networks. Rapport LAAS N°02637, October 2002, 45p.
2. Le Parc P, Vareille J et Marcé L. E-productique ou contrôle et supervision distante de
systèmes mécaniques sur l'internet. JESA (Journal européen des systèmes
automatisés) numéro 5, volume 38, mai 2004, pp. 525 - 558.
3. Nana L. Investigating safety mechanisms for robotics applications. The IPSI BgD
Transactions on Internet Research. Vol. 3, N°1, March 2007, pp. 45-50.
4. Vareille J, Le Parc P et Marcé L. "Web remote control of mechanical systems: delay
problems and experimental measurements of Round Trip Time”, chapter of the book
“Applications of time delay systems”, John Chiasson & Jean Jacques Loiseau
Eds. Series LNCIS, ISBN 978-3-540-49555-0, Springer Verlag. Berlin Heidelberg New
York. Mars 2007.
5. Zhensheng Zhang. Routing in Intermittently Connected Mobile Ad Hoc Networks and
Delay Tolerant Networks: Overview and Challenges. IEEE Communications Surveys
and Tutorials, 8(1):24-37, Janvier 2006.
7.6. UE SIA : Autonomous Information Systems and
Architectures
Coordinator : Gwendal Simon, ENSTb (http://enstb.org/~gsimon)
Course staff :
Antoine Beugnard (ENSTb), Fabien Dagnat (ENSTb), Yves Mahéo (UBS), Gwendal
Simon (ENSTb).
Pre-required : none
Description:
A system is said autonomous when the involved entities are able to ensure, by their own,
some global properties such as reliability (self-repairing property in case of faulty
elements) or scalability (allow an increasing number of elements to join the system). No
external action is required to guarantee these properties, whatever the configuration.
Centralized systems, where one element plays a dominant role, can hardly be referred to
as autonomous systems, except systems having a mechanism for substituting the faulty
central server. Hence, new systems tend to distribute the most important functions among
several entities. Unfortunately, these distributed architectures do usually admit poorer
performance than centralized ones, yet they are autonomous system, so these
architectures often appear as an appealing solution to this recent major issue.
During this Course Unit, we attempt to overview the current scientific knowledge related to
autonomous systems. Thus we introduce the component model and the concept of
services. Then, some studies about self-stabilizing algorithms are briefly described before
to deal with large-scale systems. In a more pragmatic way, we also focus on two examples
of autonomous systems: OSGi and peer-to-peer networks.
Content:
1) Architectures components and services (3 hours)
2) Mediums (1 hour)
3) Deployment (1 hour)
4) OSGI experiment (2 hours)
5) Distributed systems and self-stabilizing algorithms (3 hours)
6) Peer-to-peer network (3 hours)
7) Large-scale network models and small-world graphs (3 hours)
8) Discussions (4 hours)
Evaluation: The continuous control is implemented as follows. Each student is initially
invited to choose one article among a set of pre-determined articles over a precise topic.
Two students are not authorized to choose the same article. Students then give a
presentation talk of this paper during a one-day seminar including a general open
discussion. Finally, students should write a state of the art summary over the chosen
theme.
• Presentation talk of scientific papers : 70%
• State of the art paper : 30%

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