Modélisation des systèmes résilients en logique non-monotone : application à UAV Solaire

Modeling of resilient systems in non-monotonic logic : application to solar power UAV

• Auteur / Autrice : José Luis Vilchis Medina
• Direction : Pierre Siegel, Andrei Doncescu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et informatique
• Date : Soutenance le 12/12/2018
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIS Laboratoire d’Informatique et Systèmes. UMR CNRS 7020 (Marseille, Toulon)
• Jury : Président / Présidente : Lakhdar Saïs
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Amal El Fallah Seghrouchni, Yves Lacroix, Vincent Risch
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Lakhdar Saïs, Jacques Demongeot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Essais de résilience

Systèmes embarqués (informatique)

Représentation des connaissances

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Logique Non-Monotone

Logique des défauts

Résilience

Intelligence Artificielle

Modèle de Marvin Minsky

Prise de Décisions

Uav

Représentation des Connaissances

Raisonnement Incertain

Systèmes Embarqués

Default Logic

Resilience

Artificial Intelligence

Marvin Minsky’s model

Decision-Making

Uav

Knowledge Representation

Reasoning under Uncertainty

Embedded Systems

Résumé

Cette thèse présente un modèle résilient pour piloter un avion basé sur une logique non monotone. Ce modèle est capable de gérer des solutions à partir d’informations incomplètes, contradictoires et des exceptions. C’est un problème très connu en Intelligence Artificial, qui est étudié depuis plus de 40 ans. Pour ce faire, nous utilisons la logique des défauts pour formaliser la situation et trouver des conclusions possibles. Grâce à cette logique, nous pouvons transformer les règles de pilotage en défauts. Ensuite, lorsque nous calculons les solutions, plusieurs options peuvent en résulter. À ce stade, il existe un critère de décision opportuniste pour choisir la meilleure solution. Le contrôle du système se fait via la propriété de résilience. Nous redéfinissons cette propriété comme l’intégration de la logique non monotone dans le modèle de Minsky. En conséquence, il est démontré que le modèle de résilience proposé pourrait être généralisé aux systèmes intégrant une connaissance du monde contenant des situations, des objectifs et des actions. Enfin, nous présentons les résultats expérimentaux et la conclusion de la thèse en discutant des perspectives et des défis pour les orientations futures. Différentes applications dans d’autres domaines sont prises en compte pour l’intérêt du comportement du modèle.

This thesis presents a resilient model to pilot an aircraft based on a non-monotonic logic. This model is capable of handling solutions from incomplete, contradictory information and exceptions. This is a very well known problem in Artificial Intelligence, which has been studied for more than 40 years. To do this, we use default logic to formalise the situation and find possible conclusions. Thanks to this logic we can transform the piloting rules to defaults. Then, when we calculate the solutions, several options could result. At this point an opportunistic decision criteria takes place to choose the better solution. The control of the system is done via the property of resilence, we redefine this property as the integration of the non-monotonic logic in the Minsky’s model. As a result, it is shown that the proposed resilient model could be generalised to systems that incorporate a knowledge of the world that contains situations, objectives and actions. Finally, we present the experimental results and conclusion of the thesis discussing the prospects and challenges that exist for future directions. Different applications in other fields are taken into account for the interest of the model’s behavior.