Raisonnement flou fondé sur le contexte: Application au réseau BIM et aux capteurs

par Adrian Taboada Orozco

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Christophe Nicolle et de Kokou Yetongnon.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de SPIM - Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques , en partenariat avec CIAD - Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées (laboratoire) depuis le 01-12-2019 .


  • Résumé

    Ces travaux de recherche concernent le domaine de l'intelligence artificielle et plus particulièrement celui de la modélisation et du raisonnement des connaissances. L'objectif est d'étudier des approches de modélisation des connaissances floues ou pondérées et de proposer une représentation de cette incertitude en logique (logique de description, premier ordre, deuxième ordre) associant un bon niveau d'expressivité et de décidabilité. Le domaine d'application sera la modélisation et le raisonnement sur un environnement BIM et un réseau de capteurs. La modélisation du réseau de capteurs (plages de fonctionnement, précision, durée d'échantillonnage, etc.) à l'aide de la logique de description permet de raisonner sur le cycle de vie d'un bâtiment. Le but final est d'améliorer la composition structurelle d'un bâtiment avec l'équivalent électronique d'un système nerveux humain système permettant le développement d'un système d'arbitrage en temps réel des décisions de confort dans le bâtiment. Grâce aux progrès continus de l'informatique mobile et omniprésente, ainsi qu'aux avancées considérables en matière de miniaturisation, une myriade d'appareils sont déployés pour une large gamme d'applications intérieures et extérieures. Ces dispositifs sont fondamentalement équipés de mécanismes de communication leur permettant de partager des données et de coordonner leurs actions avec des pairs voisins. Ils sont également dotés de mécanismes intelligents pour agir à temps et réagir aux événements d'intérêt. Du fait des problèmes d'hétérogénéité, de capacités embarquées limitées et d'environnements dynamiques, ces mécanismes intelligents restent difficiles à mettre en œuvre. Les solutions pourraient toutefois s'inspirer du comportement de petits insectes capables d'agir de manière égoïste ou de coordonner leurs efforts pour créer conjointement des comportements complexes. En suivant cette tendance, nous étudions des options pour intégrer des mécanismes intelligents dans des choses du monde réel (RWT) afin de leur permettre d'effectuer les bonnes actions au bon moment pour les bons besoins. Les RWT s'interconnecteront finalement pour atteindre des objectifs qui vont au-delà de leurs capacités limitées individuelles. Pour atteindre nos objectifs, nous explorons des problèmes concrets relevant du vaste domaine des bâtiments et des villes intelligentes.

  • Titre traduit

    Contextual Driven Fuzzy Reasoning : Application to BIM and Sensors Network


  • Résumé

    This research work concerns the field of artificial intelligence and more particularly the modeling and reasoning of knowledge. The goal is to study fuzzy or weighted knowledge modeling approaches and to propose a representation of this uncertainty in logic (description logic, first order, second order) associating a good level of expressiveness and decidability. The field of application will be modeling and reasoning on a BIM environment and a sensors network. The modeling of the sensors network (operating ranges, accuracy, sampling time, etc.) using the description logic makes it possible to reason about the life cycle of a building. The ultimate goal is to improve the structural composition of a building with the electronic equivalent of a human nervous system allowing the development of a system of real-time arbitration of comfort decisions in the building. With continued advances in mobile and ubiquitous computing, as well as significant advances in miniaturization, a myriad of devices are deployed for a wide range of indoor and outdoor applications. These devices are basically equipped with communication mechanisms that allow them to share data and coordinate their actions with neighboring peers. They also have smart mechanisms to act on time and react to events of interest. Due to the problems of heterogeneity, limited on-board capabilities and dynamic environments, these intelligent mechanisms remain difficult to implement. However, the solutions could be inspired by the behavior of small insects capable of acting selfishly or by coordinating their efforts to create complex behaviors together. Following this trend, we are exploring options for integrating smart mechanisms into real world things (RWT) to enable them to do the right things at the right time for the right needs. The RWTs will eventually interconnect to achieve goals that go beyond their individual limited capabilities. To achieve our goals, we explore concrete problems in the broad field of smart buildings and cities.