Jumeau numérique pour l'interopérabilité cognitive des CPS

Digital Twin for CPS cognitive interoperability

• Auteur / Autrice : Jana Al haj ali
• Direction : Hervé Panetto, Yannick Naudet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
• Date : Inscription en doctorat le 07/04/2023
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy

Mots clés

Mots clés libres

Cognition

Interopérabilité cognitive

Jumeau numérique

Cognition

Cognitive interoperability

Digital twin

Résumé

Les travaux récents sur les systèmes cyber-physiques cognitifs (C2PS) et les jumeaux numériques cognitifs (CDT) se concentrent sur l'introduction de fonctions d'intelligence artificielle (IA) dans les systèmes cyber-physiques afin de leur donner des capacités de raisonnement et d'apprentissage. Les rendre suffisamment intelligents pour devenir autonomes ou aider les humains à prendre des décisions. Le jumeau numérique (DT) est utilisé comme un outil pratique pour intégrer les fonctions cognitives et permettre des simulations avant de les appliquer au système réel. Un pas en avant pour l'interopérabilité cognitive consisterait à adopter une approche centrée sur l'homme, telle qu'elle est intégrée actuellement dans l'IA fiable, y compris la formalisation et l'explicabilité des connaissances pour une meilleure compréhension humaine. Au coeur de cette approche se trouve la combinaison de l'IA symbolique, fondée sur le raisonnement par connaissances/règles et les méthodes statistiques, et de l'IA par apprentissage automatique, fondée sur les réseaux neuronaux, ce qui conduit à l'IA neuro-symbolique et à l'informatique neuro-symbolique, nouvelles tendances considérées par une partie de la communauté des chercheurs sur l'avenir de l'IA. Les expériences réalisées jusqu'à présent avec l'apprentissage profond ont mis en évidence les deux principaux avantages des approches neuro-symboliques : moins de données d'entraînement sont nécessaires, et le processus de raisonnement et ses conclusions sont explicables et compréhensibles pour les humains. Enfin, ces approches permettent de construire des systèmes d'IA qui sont sémantiquement solides, explicables et dignes de confiance. Compte tenu de ces capacités, les approches neuro-symboliques ont un fort potentiel pour construire des C2PS interopérables, avec des interactions adaptatives entre les C2PS et les travailleurs humains, et des reconfigurations automatisées des C2PS compréhensibles pour le superviseur humain grâce à une IA explicable. C'est ce que nous étudions dans le projet AI4C2PS comme une étape vers l'interopérabilité cognitive, en nous appuyant sur le concept CDT. L'objectif sera d'analyser et de démontrer comment combler le fossé entre la réalité et l'émulation des interactions CPS-CPS et CPS-HUMAIN, pour formaliser une 'interopérabilité cognitive' dans l'entreprise cyber-physique (CPE). Pour assurer l'interopérabilité sémantique entre les différents composants et pour construire l'interopérabilité cognitive par-dessus, des normes industrielles seront identifiées et utilisées si nécessaire. Le projet sera dirigé par des pilotes, qui (1) alimenteront les tâches de recherche en donnant accès aux exigences et aux données du monde réel et (2) offriront la possibilité de déployer et d'évaluer les technologies développées à partir des travaux de recherche dans des environnements de production réels. Pour valider la capacité d'intégration, les technologies développées seront intégrées dans la plate-forme existante d'Orisun. Cette intégration créera un Proof-Of-Concept (POC) complet pour notre vision d'une plateforme CPE mettant en oeuvre l'architecture de haut niveau. Ce POC sera déployé et validé dans des scénarios réels. Notre pilote français sera l'AIPL S.MART, une plateforme et un atelier Smart industry 4.0 à l'UL.

Recent works on Cognitive Cyber-Physical Systems (C2PS) and Cognitive Digital Twins (CDT) focus on bringing Artificial Intelligence (AI) features to CPS to mainly give them reasoning and learning capabilities. Making them smart enough to become autonomous or helping humans in decision-making. The Digital Twin (DT) is used as a convenient tool to embed the cognitive functions and allowing for simulations before applying to the real system. A step forward for cognitive interoperability would be to take a human-centric approach, as integrated now into the Trustworthy AI, including knowledge formalisation and explainability for better human understanding. At its heart, there is the combination of symbolic AI based on knowledge/rule reasoning and statistical methods, with machine learning AI based on neural networks, leading to the Neuro-symbolic AI and Neural-Symbolic Computing, new trends that are considered by a part of the research community on the future of AI. Experiments made so far with deep learning have highlighted the two main advantages of neuro-symbolic approaches: less training data is required, and the reasoning process and its conclusions are explainable and understandable for humans. Finally, these approaches allow to build AI systems that are semantically sound, explainable, and trustworthy. Given these capabilities, neuro-symbolic approaches have a high potential for building interoperable C2PS, with adaptive interactions between C2PS and human workers, and automated reconfigurations of C2PS understandable to the human supervisor thanks to explainable AI. This is what we investigate in the AI4C2PS project as a step towards cognitive interoperability, building on the CDT concept. The objective will be to analyze and demonstrate how to bridge the reality gap in the emulation of CPS-CPS and CPS-HUMAN interactions to formalize a so-called ‘cognitive interoperability' in the Cyber-Physical Enterprise (CPE). To ensure semantic interoperability across the different components and to build cognitive interoperability on top of it, industry standards will be identified and used where required. The project will be driven by pilots, which will (1) feed the research tasks by providing access to real world requirements and data and will (2) offer the opportunity to deploy and assess the technologies developed from research works in real production environments. To validate the integration capability, the developed technologies will be integrated into Orisun's existing platform. This integration will create a complete Proof-Of-Concept (POC) for our vision of a CPE platform implementing the high-level architecture. This POC will be deployed and validated in real-world scenarios. Our French pilot will be AIPL S.MART, a Smart industry 4.0 platform and workshop at UL.