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Sujets de thèses

Sujet de thèse équipe ASTRE / VEDECOM

Contexte et problématique

Les circuits FPGAs possèdent des capacités de reconfiguration partielle et dynamique permettant d’effectuer un multiplexage spatial et temporel des tâches matérielles et logicielles sur leur surface. Ces propriétés rendent les FPGAs adaptés à l’implémentation d’applications embarquées multi-tâches, dynamiques et fortement parallèles. Ils offrent ainsi, à la fois le meilleur compromis architectural entre les solutions généralistes et flexibles à base de processeurs et les systèmes performants et dédiés à base d’ASICs ou GPU, et, le meilleur compromis entre consommation et temps de développement. Le partitionnement temporel des tâches en fonction de la charge computationnelle, nécessite de développer un nouveau middleware dédié. En effet, l’ordonnancement ciblant un FPGA est rendu beaucoup plus complexe que l’ordonnancement mono ou multi-processeurs du fait des degrés de liberté qu’offre le circuit. Cette complexité s’accentue dans le cadre d’un substrat computationnel multi-FPGA. En effet, il s’approche d’un ordonnancement multi-processeurs hétérogènes à nombre de processeurs continuellement variable dans le temps et spatialement. Dans le contexte des véhicules autonomes électriques, il devient primordial d’optimiser la consommation du substrat computationnel en fonction des situations (charge de calcul variable en fonction du flux d’information). De ce fait, l’ordonnancement doit être en ligne a contrario de l’ordonnancement hors ligne, où le flot de l’application est connu à l’avance. L’ordonnancement optimal de l’application peut être calculé avant son démarrage. Par contre, dans un contexte en ligne [10], les temps d’arrivée des tâches ainsi que leurs temps d’exécution sont non prédictibles ; l’ordonnancement est alors ré-effectué en ligne en fonction des évènements survenus (arrivée ou fin d’une tâche, etc...). De nombreux travaux dans la littérature [8-11] ont étudié l’ordonnancement et le placement temps réel pour FPGAs. Dans [11] sont proposés des algorithmes d’ordonnancement 1D et 2D en ligne et temps réel des tâches sporadiques alors que l’étude effectuée dans [7] se focalise sur l’ordonnancement temps réel, préemptif mais hors-ligne et 1D des tâches périodiques. Dans [8] des tâches multi-versions et des tâches sporadiques sont traitées dans un contexte en ligne, 2D et non-préemptif. Dans un contexte où la charge computationnelle peut être variable, le substrat computationnel doit être en capacité de répondre à la demande et d’être notamment scalable. Il devient alors nécessaire de proposer des nouvelles méthodologies d’ordonnancement et de placement de tâches sur des substrats hétérogènes (FPGA + multi-cœur), dans un contexte 3D, en ligne et non-préemptif.

Application à la navigation bio-inspirée du véhicule autonome - VEDECOM

Le véhicule autonome connaît une progression accélérée depuis quelques années à travers, les véhicules à délégation de conduite partielle, les navettes autonomes, les minibus sans chauffeurs, etc… Leur performances en milieux autoroutiers et citadins dépendent des algorithmes de planification et navigation. Les animaux sont dotés de capacités de navigation à la fois performantes et capables de s’adapter à un environnement dynamique, et des modèles bio-inspirés pour le véhicule autonome représente une voie exploratoire prometteuse de part leur caractéristiques. Certains systèmes biologiques sont capables de fonctionner sur des très longues périodes et font face à la dégradation lente ou brutale de certains capteurs tout en garantissant un très bon niveau de performances. Cela est dû à la fois à la capacité du cerveau à utiliser un très grand nombre de capteurs et à s'adapter en permanence aux changements dans les couplages entre les différents capteurs. La dynamique interne des neurones que l'on retrouve dans les champs de neurones dynamiques semble en faire de bons candidats pour garantir une représentation du monde robuste à l’intermittence entre signaux sensoriels mais aussi pour fusionner ou séparer des signaux en fonction de leur proximité spatiale [1]. Les informations sensorielles issues des différents capteurs peuvent ensuite être apprises et reconnues par des cellules de l’hippocampe qui ont la particularité de répondre de façon très localisée dans l’environnement : des cellules de lieux. Ces cellules sont apprises en extrayant des amers visuels dans l’environnement qui, combinés à une information d’orientation (obtenue par une boussole magnétique ou une boussole visuelle) et à de l'intégration de chemin, permettent de caractériser le lieu courant [2-6]. Le passage à l’échelle de ce modèle de navigation sur de grandes distances implique un accroissement du nombre de PCs recrutées qui induit des problèmes d'explosion combinatoire (surcoût computationnel et d'espace mémoire). La navigation sur de grandes distances impose donc de redéfinir des stratégies d’optimisation (évaluation des signaux sensoriels, prise en compte du contexte dans les apprentissages, contrôle des apprentissages/adaptations, contrôle des stratégies de navigation) [7] et un substrat computationnel à la demande.

Avec le soutien du CNRS, le laboratoire ETIS vient de développer (mars 2017) une carte unique à base de circuits reconfigurables. Cette carte a la particularité de posséder 9 circuits hétérogènes (cortex A9 + Kintex 7) avec une topologie matricielle 3x3. Ce plan de calcul permet ainsi d'aborder les problématiques d'architectures many-core hétérogènes et de modèle de programmation. Ces FPGA sont interconnectés via un réseau de communication par paires différentielles organisées en topologie MESH-2D et par lequel peuvent transiter des communications numériques séries à haut débit entre 2 nœuds de routage voisins. La glue associée à chaque FPGA permet de modifier de manière indépendante la fréquence et la tension, en vue de réduire la consommation de chaque circuit et de contribuer ainsi à la minimisation de la consommation globale.

Objectifs

Cette thèse permettra d’aborder :

  1. La définition de nouvelles méthodologies pour l’ordonnancement et le placement de tâches logicielles et matérielles sur un substrat 2D, en ligne, sans préemption tout en réduisant la consommation et en garantissant une QoS
  2. Le Bench des solutions développées sur les algorithmes de planification/navigation autonomes.
  3. Etablir le gain en performance vis à vis des architectures utilisées actuellement dans le véhicule autonome par VEDECOM.

Profil attendu du candidat

Formation : Ingénieur ou Master 2 recherche

Compétences recherchées : OS, Architecture numérique, FPGA, HDL, HLS.

Equipes

La thèse sera réalisée au sein du laboratoire ETIS et en collaboration avec Védécom.

Directeur de thèse : Lounis Kessal

Encadrants : Stéphane Zuckerman, Jordane Lorandel, Fakhreddine Ghaffari et Olivier Romain

Contacter Lounis Kessal (lounis.kessal@ensea.fr) ou Stéphane Zuckerman (stephane.zuckerman@ensea.fr) si intéressé.

Références bibliographiques

  • [1]Delarboulas, P., Gaussier, P., Quoy, M., and Caussy, R. (2014). “Robustness study of a multimodal compass inspired form HD-cells and Dynamic neural fields,” in SAB, 2014 (Castellon, Spain), 10.
  • [2] C. Giovannangeli and P. Gaussier, “Orientation system in robots: Merging allothetic and idiothetic estimations,” in 13th International Conference on Advanced Robotics (ICAR07), 2007, pp. 349–354.
  • [3] Adrien Jauffret, Nicolas Cuperlier, Philippe Gaussier. From grid cells and visual place cells to multimodal place cell: a new robotic architecture.Frontiers in Neurorobotics, Frontiers, 2015, doi: 10.3389/fnbot.2015.00001.
  • [4] P. Gaussier and S. Zrehen, “Perac: a neural architecture to control artificial animals,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 16, no. 2–4, p. 291–320, 1995.
  • [5] C. Giovannangeli, P. Gaussier, and J.-P. Banquet, “Robustness of visual place cells in dynamic indoor and outdoor environment,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 3, no. 2, pp. 115–124, jun 2006. [Online]. Available: http://publi-etis.ensea.fr/2006/GGB06
  • [6] C. Giovannangeli and P. Gaussier, “Interactive teaching for vision-based mobile robot: a sensory-motor approach,” IEEE Transactions on Man, Systems and Cybernetics, Part A: Systems and humans, to appear 2008.
  • [7] Thèse VEDECOM de Yoan Espada commencée en novembre 2016.
  • [8] K. Danne and M. Platzner. A heuristic approach to schedule periodic real-time tasks on reconfigurable hardware. In International Conference on Field Programmable Logic and Applications, pages 24–26, 2005.
  • [9] K. Danne and M. Platzner. An EDF schedulability test for periodic tasks on reconfigurable hardware devices. In Pro- ceedings of the 2006 ACM SIGPLAN/SIGBED conference on Language, compilers, and tool support for embedded systems, pages 93–102. ACM New York, NY, USA, 2006. 

  • [10] T. Marconi, Y. Lu, K.L.M. Bertels, and G. N. Gaydad- jiev. Online hardware task scheduling and placement algo- rithm on partially reconfigurable devices. In Proceedings of International Workshop on Applied Reconf. Computing (ARC), pages 306–311, March 2008.
  • [11] C. Steiger, H. Walder, M. Platzner, and L. Thiele. Online scheduling and placement of real-time tasks to partially reconfigurable devices. In Real-Time Systems Symposium, 2003. RTSS 2003. 24th IEEE, pages 224–225, 2003.

Sujet de thèse SAFRAN / ETIS

Résumé

L’objectif de ces travaux de thèse est d’étudier la fiabilité des systèmes embarqués reconfigurables en analysant les sources de défaillance : extrinsèques (SEE, perturbation sur l’alimentation, sur les entrées, etc.) et intrinsèques (température, vieillissement, montage, ...). Les effets de propagation des fautes transitoires dans les deux cas de défaillance seront aussi étudiés pour ces architectures reconfigurables.

Mots-clés : Architecture embarquée reconfigurable, fautes transitoires, confinement des fautes, défaillances extrinsèque/intrinsèque.

Encadrement

  • Directeur de thèse : Lounis Kessal, Maître de conférences HDR à l’ENSEA.
  • Co-directrice : Claudine Barruet,  SAFRAN –  Direction technique, Directrice SdF & Sécurité.
  • Encadrant : Fakhreddine Ghaffari, Maître de conférences à l’UCP.

Contacts

  • Fakhreddine Ghaffari, Lounis Kessal ETIS-ENSEA-UCP Avenue du Ponceau 95014 Cergy Cedex
    Téléphone : 01 30 73 62 99
    Fakhreddine.Ghaffari@ensea.fr, Lounis.kessal@ensea.fr
  • Claudine BARRUET  Sagem –  Direction technique Directrice SdF & sécurité 21, avenue du gros chêne 95610 Eragny-sur-Oise
    Tel : 01 58 11 59 13
    claudine.barruet@sagem.com

Date de début : au plus tôt.

Sujet de thèse : RF-NoC cognitif pour les architectures massivement parallèles à mémoires distribuées

Dans le cadre d'un appel à projet "Initiative d'Excellence" de l'Université de Cergy-Pontoise, nous sommes à la recherche d'un(e) candidat(e) pour une offre de thèse intitulée "RF-NoC cognitif pour les architectures massivement parallèles à mémoires distribuées".

Contexte

Ces travaux s’inscrivent dans le développement d’un nouveau paradigme de communication RF pour augmenter l’efficacité de calcul des architectures manycores (>4096 cœurs de calcul) à mémoire distribuée implémentées sur un System-on-Chip (SoC)[1]. Il a été démontré ces dernières années que le passage à l’échelle des architectures multi-cœurs devait intégrer de nouveaux réseaux d’interconnexion (optique, RF, wireless ou hybride) pour réduire la contention et la consommation globale du chip. Les communications RF basées sur un médium de communication global (une des couches métalliques du circuit) entres les tuiles de calcul présentent plusieurs avantages concernant l’intégration monolithique, mais encore sous-exploité du point de vue du caractère dynamique. Dans ce procédé, chaque tuile a accès à deux modes de communication ; un NoC – Network On Chip pour des communications entre deux tuiles adjacentes, et, le RF-NoC pour des communications de types broadcast ou unicast entre des tuiles éloignées. Un des objectifs de l’architecture est de pouvoir déterminer dynamiquement la bande de fréquence pouvant être allouée afin de satisfaire les besoins de communications tout en réduisant les overheads des NoCs traditionnels. L’axe de recherche envisagé est d’apporter un gap significatif dans l’état de l’art des architectures massivement parallèles, en intégrant des fonctions cognitives aux unités de calculs. Ces nouvelles fonctions auront pour conséquences, de connaître l’état d’occupation du spectre afin d’améliorer leur communication (principe de la radio cognitive). Cette thèse permettra alors de quantifier les apports de ces nouveaux services de cognition, en particulier sur la dimension énergétique. Cette thèse s’inscrit dans la continuité du projet ANR Winocod [2], porté par le laboratoire ETIS.

Les objectifs scientifiques de cette thèse sont :

  • L’identification des fonctions cognitives adéquates, respectant les contraintes liées à l’embarqué.
  • L’implantation matérielle de la solution retenue
  • Le benchmarking sur la plateforme dédiée et l’évaluation des gains apportés par l’ajout du caractère cognitif.

Dans le cadre du projet ANR WiNoCoD, une méthode originale pour les communications au sein d’une puce multiprocesseur a été proposée. Cette méthode utilise des interconnexions RF entre clusters et est basée sur l’OFDMA (Orthogonal Frequency-Division Multiple Access). Cette approche permet, contrairement aux autres solutions existantes dans la littérature, de fournir un moyen de communication reconfigurable entre cœurs. La faisabilité et les performances d’un tel réseau ont été montrées à différents niveaux, numérique, technologique et algorithmique. La plage de fréquence choisie, liée à la technologie, couvre la bande de 20 GHz à 40 GHz. Du point de vue technologique, différents circuits de l’étage d’émission-réception ont été conçus. Un démonstrateur sur FPGA a permis de démontrer la faisabilité de l’allocation dynamique des communications. Du point de vue radio intelligente, plusieurs mécanismes et algorithmes efficaces d'allocation de la bande passante ont été proposés et leurs performances analysées. Les solutions proposées n’intègrent pas de capacités cognitives.

L’objectif de cette thèse est donc d’ouvrir une nouvelle voie de recherche sur les RF-NoC cognitifs. L’ajout de ce caractère au sein d’un RF-NoC est un axe novateur soulevant de nombreuses problématiques. Plusieurs verrous devront être levés comme l’identification des traitements de spectrum sensing à mettre en œuvre [3], la stratégie d’allocation de ressources [4-5], l’arbitrage de conflits, etc. En outre, l’ensemble des réalisations matérielles associées pourront être valorisées sachant qu’elles devront tenir compte des contraintes liées à l’embarqué (surface, consommation, ressources limitées). Par la suite, il sera possible d’évaluer les gains et coûts associés à l’ajout de fonctions de cognition.

Equipe d'accueil

Equipe ASTRE – Laboratoire ETIS

  • Emmanuelle Bourdel : Directrice de thèse
  • Jordane Lorandel : Encadrant

Modalités de candidature

Envoyer lettre de motivation + CV + relevés de notes + copie diplôme ou attestation à jordane.lorandel@u-cergy.fr

Compétences attendues

Electronique, architecture multi-core, architecture FPGA, programmation embarquée (VHDL/C), communications numériques, traitement du signal.

PhD proposal Neurocybernetics team

The NeuroCybernetics Team of ETIS Laboratory University of Cergy-Pontoise, France, is looking for one outstanding and enthusiastic PhD Candidate to work in the area of NeuroCognitive Robotics for 3-years.

Subject

As part of this thesis we want to develop for a robot a neural architecture constituted of the motor cortex, the parietal cortex and the basal ganglia for learning simple prehensive tasks (e.g. pick and drop) and for thinking spatially relative to different reference frames (eye, hand, objet orientation). The model will be tested on our humanoid robot TINO using visual, tactile and proprioceptive information.

  • Neural Model for Spatial Coordinate Transformation
  • Habit Learning and Action Generalization/Selection & Serialization
  • Learning of a Body Schema from Visuo-, Tactile-, and Proprioceptive Integration

Requirements

The successful applicant is expected to have a strong background in computer sciences or mechanical engineering or electronic engineering or equivalent.

The ideal candidate has also some of the desired qualifications/skills:

  • experience in artificial neural networks or neurocomputational model of the brain.
  • robotics, machine learning and C programming
  • strong proactive attitude and problem solving capabilities
  • team working

Contacts

Interested applicants should be sent by replying to this email to philippe.gaussier@ensea.fr, alexandre.pitti@u-cergy.fr until 24 May 2017 and should include:

  • a detailed CV;
  • a brief statement about research interests and motivation to join the project, and
  • the name and contact of 2 references.

References

De Rengervé, A., Andry, P., & Gaussier, P. (2015). Online learning and control of attraction ponds for the development of sensorimotor control strategies. Cybernetics, 109 (2), 255-274.

Mahé, S., Braud, R. Gaussier, P., Quoy, M. and Pitti, A. (2015). Exploit the gain modulation mechanism in the application of parieto-motor neurons to visuomotor transformations and to the incorporated simulation. Neural networks, 62: 102-111.

Pitti A., Gaussier P. & Quoy M. (2017) Incremental optimization of free energy for recurrent neural networks (INFERNO). PLoS ONE 12 (3): e0173684. Doi: 10.1371 / journal.pone.0173684

Offre de thèse : Interaction collaborative pour la réalité augmentée

Le laboratoire ETIS, (ENSEA, CNRS UMR8051, Université de Cergy-Pontoise) en partenariat avec AUSY Expertise et Recherche propose une thèse CIFRE sur le thème "Interaction collaborative pour la réalité augmentée".

Cette thèse portera sur la réalisation d’un système spécifique ayant pour vocation la mise au point d’une interaction collaborative dans un environnement augmenté. Ce système se basera sur l’analyse de formes des objets 3D à manipuler, les relations de ces objets avec les environnements cibles et la nature d’interaction de chaque utilisateur distant. Pour plus de détails, envoyer votre candidature (curriculum-vitae + lettre de motivation) par e-mail à : hedi.tabia@ensea.fr

  • Profil demandé : Titulaire d'un Master 2 recherche ou diplôme équivalent.
  • Lieu : Entre le laboratoire ETIS, ENSEA, Cergy et notre partenaire industriel AUSY, Paris.
  • Encadrants de thèse : Hedi Tabia (ETIS), Alain Zanotti (AUSY) et David Declercq (ETIS)
  • Financement : Bourse CIFRE
  • Date limite de candidature : 28 février 2017