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Soutenance de thèse d’Alexis BITAILLOU (équipe RIO)

Alexis Bitaillou, doctorant au sein de l’équipe RIO soutiendra sa thèse intitulée « Réseaux cognitifs sans fil pour des applications industrielles 4.0 » / « Cognitive networks for Industrie 4.0 applications »
lundi 15 novembre 2021 à 14h, à Polytech Nantes, bâtiment Ireste, Amphi 1.

Jury :
– Directeur de thèse : Benoît PARREIN
– Co-encadrant : Guillaume ANDRIEUX, Maître de Conférence HDR, Université de Nantes
– Rapporteurs : Fabrice THEOLEYRE, Chargé de recherche CNRS, CNRS/Université de Strasbourg ; Fabrice VALLOIS Professeur des universités, INSA Lyon
– Autres membres : Nathalie MITTON, Directeur de recherche, INRIA Lille-Nord Europe ; Nicolas MONTAVONT, Professeur de l’Ecole des Mines, IMT Atlantique
– Invité : Dominique BARTHEL, Principal Research Engineer, Orange Labs Grenoble

Résumé : Dans le contexte de l’industrie du futur, les réseaux cognitifs sont une solution pour améliorer la fiabilité des réseaux informatiques et industriels. Ils sont capables d’optimiser automatiquement les différents paramètres protocolaires afin d’accomplir un ou plusieurs objectifs de qualité de service. Très peu de réseaux cognitifs ont été implémentés en totalité. La plupart des auteurs ont préféré se concentrer sur l’amélioration d’une fonctionnalité comme le routage. Dans cette thèse,nous suivons cette approche en proposant d’évaluer et d’améliorer l’algorithme Q-routing,algorithme de routage conçu par Boyan et Litt-man en 1994 et inspiré de Q-learning. Nous proposons une implémentation de Q-routing et des améliorations pour résoudre deux problèmes : les optimums locaux causés par la stratégie gloutonne de Q-routing et l’estimation du délai. Les optimums locaux privent Q-routing des routes ayant été congestionnées même momentanément. Pour résoudre ce problème, nous proposons deux approches inspirées des travaux sur l’apprentissage par renforcement. Par ailleurs, la qualité de l’estimation du délai est importante car elle est utilisée pour calculer la métrique de routage.Nous proposons d’utiliser une méthode de filtrage afin d’améliorer la qualité de l’estimation du délai de transmission. Nous évaluons notre implémentation et nos améliorations sur le simulateur réseau Qualnet incluant des topologies sans-fil et dans des scénarios avec mobilité. Nous montrons que Q-routing peut livrer plus de paquets et plus rapidement que le protocole de routage standardisé OLSRv2.

Mots-clés : Réseaux cognitifs, Industrie 4.0, Q-routing, apprentissage par renforcement

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Abstract:
In the context of industry of the future, cognitive networks can help to increase robustness of computer and industrial networks. These networks are able to optimize automatically the different protocol parameters in order to perform one or more quality of service objectives. Unfortunately, cognitive networks have been rarely totally imple-mented. Most of the authors preferred improving only one functionality such as routing. In this PhD thesis, we follow this line by evaluating and improving Q-routing, a routing algorithm inspired by Q-learning and designed by Boyan and Littman in 1994. We propose an implementation of Q-routing and some improvements to solve two problems: local o-timums due to the greedy strategy and the quality of delay measure. When a brief congestion happens on a route, this route can be never reused because of the greedy strategy.We propose two solutions inspired from reinforcement learning to solve local optimums problem. Otherwise, the quality of the estimation delay is also important. As Q-routing uses delay to compute routing metric, noisy measurements can let Q-routing doing the wrong choice. We propose to use filtering to improve the estimation of delay. We evaluate Q-routing and its modifications on discrete event network simulator Qualnet on several scenarios including wireless topologies and mobility.We show that our implementation can deliver more packets and faster than the standardized routing protocol OLSRv2.

Keywords: Cognitive networks, Industrie 4.0, Q-routing, reinforcement learning

Collaboration entre la société Kopadia et l’équipe RIO pour la conception d’un réseau de capteurs sous-marins

Le projet Blue IoT – EOLIA vise à concevoir un réseau acoustique sous-marin permettant le suivi continu des paramètres environnementaux et opérationnels d’un champ éolien offshore, e.g Saint-Nazaire ou Saint-Brieuc. Le principal défi de ce projet réside dans la conception robuste d’un réseau de capteurs sans fil utilisant des modems très bas débits (50b/s) dans un environnement extrême sous-marin. Le projet réalisera un démonstrateur opérationnel sur le site d’essais en mer de Centrale Nantes, le SEM-REV, au large du Croisic.

Les partenaires de ce projet sont la société nantaise Kopadia (porteur) et le laboratoire LS2N (équipe RIO: Réseaux pour l’Internet des Objets).

La durée du projet est de 18 mois à compter du 01/09/2020.

Le budget total est de 344 k€ (financement Région Pays de la Loire).

Contacts : Thierry Grousset (thierry.grousset@kopadia.com), Benoît Parrein (benoit.parrein@ls2n.fr).

Participation de Benoît PARREIN (équipe RIO) au webinaire SNT « Internet et réseaux »

L’académie de Versailles et ses partenaires, l’association Class’Code, Google Education et Simplon proposent un webinaire thématique relatif à la culture numérique : internet et réseaux

jeudi 4 juin 2020 de 18h30 à 19h30 en ligne : https://videodiff.phm.education.gouv.fr/live/1bd96

Invité par Bastien Masse, Benoît Parrein répondra en direct à toutes vos questions via le chat.

Plus d’infos sur : http://www.dane.ac-versailles.fr/s-inspirer-temoigner/internet-et-les-reseaux

Journées du GDR Réseaux et Systèmes Distribués 2020

Dans Le cadre du Groupe de Recherche (GdR) Réseaux et Systèmes Distribués, Benoit Parrein (équipe RIO) et Adrien Lebre (équipe STACK) organisent des journées non-thématiques

jeudi 23 et vendredi 24 janvier 2020 dans l’amphi du bât. 34 sur le site de la FST.

L’événement vise à rassembler les communautés Réseaux et Systèmes Distribués afin de présenter les défis scientifiques et techniques des deux pôles, échanger autour des résultats obtenus et faire émerger de futures collaborations.

Keynotes:

Bringing Artificial Intelligence to the network edge par Dario ROSSI – Chief Expert Huawei
Abstract: Often, advances in hardware have been at the base of success of new computing paradigm, algorithms and techniques. This is, e.g., what might happen in the future for quantum computers, and what has recently happened in the field of Artificial Intelligence (AI) and Neural Networks in particular, whose potential has been fully unleashed by commoditization of general-purpose GPUs.
In this keynote, we first introduce recent hardware advances, namely a new family of specialized architectures that are promising enablers for a deeper integration of AI at all network segments, particularly at the edge, and layers of the stack. We next discuss challenges and opportunities that are specific to the networking domain, putting them in perspective with advances in other fields.

> Rebooting virtualization » par Alain TCHANA, Full professor at École Normale Supérieure (ENS) de Lyon
Abstract: Visible or hidden, virtualization platforms remain the cornerstone of the cloud and the performance overheads of the latest generations have shrunk. Is hypervisor research dead?We argue that the upcoming trends of hardware disaggregation in the data center motivate a new chapter of virtualization research. We explain why the guest virtual machine abstraction is still relevant (not to say mandatory) in such a new hardware environment and we discuss challenges and ideas for hypervisor and guest OS design in this context. Finally, we propose the architecture of a research platform to explore these questions.

Programme complet

Inscription.

Soutenance de thèse de Maxime MROUÉ (collaborateur extérieur équipe RIO)

Maxime Mroué, doctorant au sein de l’équipe RIO, a soutenu sa thèse intitulée « Développement de réseaux radio d’objets connectés pour les Villes Intelligentes : amélioration de la Qualité de Service du réseau LoRa »
mardi 3 décembre à 10h sur le Campus universitaire de la Roche-sur Yon, en amphi A, Bâtiment B.

Jury :
– Pascal LORENZ : Professeur des Universités, Université de Haute Alsace / Rapporteur – Examinateur
– Nathalie MITTON : Directrice de Recherche, Inria Lille-Nord Europe / Examinatrice
– Fabrice VALOIS : Professeur des Universités, INSA de LYON / Rapporteur – Examinateur
– Eduardo MOTTA CRUZ : Directeur de la Chaire T&R, Université de Nantes(IETR) / Directeur de thèse
– Benoît PARREIN : Maître de Conférences, HDR, Université de Nantes (LS2N) / Encadrant
– Sofiane HAMRIOUI : Maître de Conférences Associé, Université de Nantes (IETR) / Encadrant
Invités :
– Wilfried VINCE : Responsable Cellule Smart Territoires, SPIE CityNetworks / Encadrant
– Armel LE BLANC : Directeur du développement commercial, SPIE CityNetworks

Résumé : L’objectif de cette thèse est la mise au point de nouveaux mécanismes pour améliorer la qualité de service des réseaux LPWAN dans le contexte des Villes Intelligentes. Dans un premier temps, nous analysons l’évolution de la qualité de service en observant le taux de paquets erronés (PER) de la couche MAC de différents standards LPWAN, soumise à la densification des réseaux. Dans un deuxième temps, nous nous concentrons sur la technologie LoRa et nous identifions les verrous à lever, notamment le taux de paquets rejetés, les collisions entre paquets et le nombre de passerelles déployées, dans différents scénarios de densification des réseaux. Nous introduisons alors un nouveau protocole appelé LoRa+ basé sur « l’écoute avant de parler » (Listen Before Talk, LBT). Enfin, nous utilisons des outils et métriques issus du modèle «~Okumura-Hata~» afin d’analyser et comparer les performances de ce nouveau protocole avec LoRa au sein de plusieurs types de réseaux, et nous démontrons que LoRa+ s’avère être un choix opportun, permettant de réduire à la fois les taux de paquets rejetés et erronés ainsi que le nombre des passerelles déployées dans les réseaux.

Zoom sur le projet de recherche COWIN

Financé par le RFI ATLANSTIC 2020 et le RFI WISE, l’objectif du projet COWIN ( Cognitive Wireless networks for Industrial applicatioNs) est de valider le concept de réseaux sans fil cognitifs qui consiste à estimer de manière automatique les paramètres protocolaires de la pile OSI (Open Systems Interconnection) afin de satisfaire les critères de qualité de service (QoS) et d’usage (QoE). La thèse d’Alexis Bitaillou (équipe RIO) a été lancée en septembre 2018 dans cet objectif.

Plus d’infos sur le site du pôle EMC2.

La société Easybroadcast a reçu le prix européen EIT Digital

La société Easybroadcast a récemment été récompensée par le EIT Digital Challenge, la plaçant ainsi parmi les 10 licornes européennes.

Créée en 2016 par Soufiane Rouibia, la scaleup deep-tech édite un logiciel en mode Saas qui permet d’optimiser la bande passante consommée par les diffuseurs de contenus audio et vidéo en streaming (VOD, SVOD et services internet utilisant la vidéo). Ce produit émane d’un projet collaboratif LINA (Patricia Serrano Alvarado) et IRCCyN (Benoît Parrein) intitulé « P2PWeb« .

EasyBroadcast propose une solution brevetée de streaming hybride de contenus audio et vidéo combinant un modèle client-serveur standard et un modèle de diffusion d’internaute à internaute (peer-to-peer). Chaque internaute peut ainsi agir comme un micro-serveur dès qu’il reçoit des segments de contenu vidéo ou audio. Les internautes sont sélectionnés intelligemment via des algorithmes de géolocalisation et de correspondance de qualité de service. De ce fait, un large public ne constitue plus un risque de saturation des serveurs du diffuseur de contenus mais plutôt un atout. Les coûts de bande passante peuvent ainsi être réduits jusqu’à 75% pour les contenus vidéo et jusqu’à 90% pour les contenus audios avec une meilleure qualité de service.

Plus de détails : https://www.atlanpole.fr/portraits/soufiane-rouibia/

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