Représentation sémantique et modulaire des modèles de culture

Semantic and modular representation of crop models

• Auteur / Autrice : Teiki Raihauti
• Direction : Pierre Martre
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : BIDAP-Sciences Agronomiques
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale GAIA Biodiversité, agriculture, alimentation, environnement, terre, eau (Montpellier ; 2015-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LEPSE - Ecophysiologie des Plantes Sous Stress Environnementaux

Mots clés

Mots clés libres

Modélisation

Sémantique

Modèle de culture

Métalangage

Modularité

Modeling

Semantic

Crop model

Metalanguage

Modularity

Résumé

L'émergence de plateformes de modélisation a permis d'accroitre considérablement l'utilisation en recherche des modèles de culture et leurs applications pour la gestion des systèmes de production ou l'analyse de scénarios. Le système de transformation de modèles Crop2ML est un système permettant de développer des composants de modèles en respectant les principes FAIR. Une limite actuelle de Crop2ML est l'absence de sémantique pour rechercher des composants et faciliter leur composition dans des solutions de modélisation opérationnelles. La thèse vise à combler cette limitation. Les objectifs concernent l'interopérabilité des outils de modélisation et les liens avec les systèmes d'information recueillant les données. Une modularité des modèles au niveau des processus est visée afin de permettre une meilleure intégration à différentes échelles, faciliter le lien avec les données, et les rétrocontrôles entre données et modèles.

The emergence of modeling platforms has led to a considerable increase in the use of crop models in research and their applications for production system management or scenario analysis. The Crop2ML model transformation system enables model components to be developed in compliance with FAIR principles. A current limitation of Crop2ML is the absence of semantics to search for components and facilitate their composition in operational modeling solutions. The PhD project aims to overcome this limitation. The objectives concern the interoperability of modeling tools and links with the information systems that collect the data. The aim is to modularize models at process level, to enable better integration at different scales, facilitate links with data, and enable feedback between data and models.