Surveillance en temps réel et contrôle pour les flux de données en continu

Runtime Monitoring and Control for Streaming Data Pipelines

• Auteur / Autrice : Paul Zeinaty
• Direction : Benedikt Bollig
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Méthodes Formelles
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay

Mots clés

Mots clés libres

Normes sécuritaires

Temps-réel

Vérification d'exécution

Inférence de modèle

Langages formels

Bioprocédé

Model inference

Real-time

Runtime verification

Bioprocessing

Formal languages

Safety standards

Résumé

Le projet de thèse fait partie des efforts de notre équipe de recherche pour développer un cadre qui intègre le suivi de séries temporelles et la modélisation prédictive. L'objectif est de contrôler un système en exploitant les séries temporelles qu'il génère. Les données sont recueillies en temps réel lors du fonctionnement du système, afin de détecter les comportements défectueux et de construire un modèle capable de prédire les trajectoires futures. Ce modèle permettra de contrôler le système afin de le maintenir dans un état sûr (suivant la définition de normes sécuritaires telles que l'ARP4754A, l'IEC 61508 ou l'IEC 61513) ou optimal et de détecter les défaillances avant qu'elles ne se produisent. L'accent est mis sur les applications dans le domaine des bioprocédés [Dor95] ; en particulier la surveillance et le contrôle des bioréacteurs pour en améliorer la qualité et le rendement des produits. La thèse abordera des questions théoriques, telles que la conception de langages de spécification appropriés pour la vérification d'exécution [LS09] et d'algorithmes associés, la conformité ou l'adéquation des techniques de preuve basées sur les « méthodes formelles » vis-à-vis des objectifs des normes sécuritaires concernées (DO333, IEC 61508, IEC 61513), la mise en œuvre pratique dans un environnement d'exécution distribué, et éventuellement des expériences en laboratoire humide en relation avec le contrôle des bioréacteurs.

The thesis project is part of our endeavor to develop a framework that integrates time-series monitoring and predictive modeling. The aim is to control a system based on the time series it generates. As the system operates, we continually gather data, allowing us to detect faulty behaviors and build a model that can predict future trajectories. This model will help control the system to maintain an optimal or safe state (according to safety standards such as ARP4754A, IEC 61508, or IEC 61513) and detect faults before they actually happen. A particular focus is on applications in bioprocessing [Dor95], specifically monitoring and controlling bioreactors to improve product quality and yield. The thesis will address theoretical questions such as the design of appropriate specification languages for runtime verification [LS09] and associated algorithms, the compliance or suitability of proof techniques based on formal methods concerning the objectives of the relevant safety standards (DO333, IEC 61508, IEC 61513), practical implementation in a distributed execution environment, and possibly wet lab experiments related to bioreactor control.