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Soutenance de thèse d’Anne KALOUGUINE (équipe ReV)

Anne Kalouguine, doctorante au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Marche inspirée de l’humain pour le robot Romeo » / « Human-inspired walking for the robot Romeo »
lundi 6 décembre 2021, en visio.

Jury :
– Directeur de thèse : Yannick AOUSTIN – Professeur des universités, Université de Nantes
– Co-directrice de thèse : Christine CHEVALLEREAU – Directrice de recherche CNRS, LS2N
– Co-encadrant : Sébastien DALIBARD – Ingénieur, SoftBank Robotics Europe
– Rapporteurs : Samer Alfayad – Professeur des universités, Université d’Evry ; Olivier Bruneau – Professeur des universités, ENS Cachan Paris-Saclay
– Autres membres : Olivier Stasse – Directeur de recherche CNRS, LAAS

Résumé : L’objectif de cette thèse est de développer une méthode de génération de mouvements de marche inspirés de l’humain et adaptés à la plateforme robotique Romeo. La marche recherchée reprend les caractéristiques essentielles de la marche humaine (trajectoire du centre de masse, mouvements du pied libre et des bras) tout en conservant un équilibre dynamique du robot. Une étude bibliographique des mouvements humains permet d’établir les caractéristiques essentielles de la marche qui doivent être conservées. Ces caractéristiques sont ensuite adaptées aux capacités de la plateforme robotique (limites en couple, position, vitesse et accélération des articulations). Un mouvement de marche périodique est généré grâce à l’utilisation du Modèle Essentiel et des caractéristiques définies précédemment. Ces mouvement de marche périodiques sont ensuite enrichis d’une phase de démarrage et d’une phase d’arrêt. La marche complète ainsi obtenue est testée en simulation et sur la plateforme physique.

Mots-clés : Modèle dynamique, Marche bipède, Imitation, Equilibre

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Abstract: The objective of this thesis is to develop a method for generating various human inspired walking movements adapted to the Romeo robotic platform. The desired walking gait must retain the essential characteristics of human gait (trajectory of the centre of mass,foot and arm movements) while maintaining a dynamic balance of the robot. A bibliographical study of human movements is used to establish the essential characteristics of walking that are to be preserved. These characteristics are then adapted to the constraints of the robotic platform (limits in torque, position, speed and acceleration of the robot joints). A periodic gait motion is generated using the Essential Model and the previously defined characteristics. Finally, start and stop walking motions corresponding to the chosen periodic gait are generated. The resulting complete walking motion is tested in simulation and on the physical platform.

Keywords: Dynamical model, Bipedal walking, Imitation, Balance

Soutenance de thèse de François LARROCHE (équipe SLP)

François Larroche, doctorant au sein de l’équipe SLP, soutiendra sa thèse intitulée « Optimisation d’un plan de production de produits périssables dans un contexte multi-ressources à capacité finie et avec des tailles de lot fixe » / « Optimization of a production plan for perishable products in a multi-resources context with finite capacity and fixed batch size »

lundi 13 décembre 2021, dans l’amphi George Besse sur le site IMT Atlantique.

Jury :
– Directeur de thèse : Odile BELLENGUEZ – Maître-assistant HDR, IMT Atlantique
– Co-encadrant : Guillaume MASSONNET – Maître-assistant, IMT Atlantique
– Rapporteurs : Nabil ABSI – Professeur, École des Mines de Saint-Étienne ; Nathalie SAUER – Professeur, Université de Lorraine
– Autres membres : Marie-Jo HUGUET – Professeur, INSA Toulouse ; Safia KEDAD-SIDHOUM Professeur, CNAM Paris

Résumé : La planification de la production est une étape importante dans de nombreux secteurs industriels. Définir la production pour répondre à la demande, s’assurer d’avoir un niveau de stock adéquat et maîtriser sa capacité de production sont des tâches complexes. L’utilisation d’outils mathématiques pour optimiser les prises de décision dans la planification de la production est donc totalement pertinent pour les industriels.
Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes de planification de la production dans le domaine de l’agroalimentaire rencontrés par VIF, une entreprise spécialisée dans la création de logiciel pour ce secteur. Nous nous concentrons sur la modélisation et la résolution du problème de lot-sizing sous
différentes contraintes : capacité finie, rupture sur la demande, séquence de production, machines parallèles, etc. Nous proposons plusieurs modélisations mathématiques et des heuristiques pour résoudre ce problème. La première heuristique se base sur une décomposition du problème en sous-problèmes résolus de façon itérative. Nous proposons ensuite un algorithme de pré-traitement basé sur une approche de regroupement pour diminuer la taille du problème. Finalement, nous proposons une approche de résolution en trois phases dans laquelle les décisions relatives à notre problème sont séparées et résolues indépendamment.

Mots-clés : Planification de la production, agroalimentaire, lot-sizing, programmation linéaire en nombres entiers, heuristique

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Abstract: Production planning is an important step in many industrial sectors. Defining production to meet demand, ensuring that the level of stock is adequate and controlling your production capacity are complex tasks. The use of mathematical tools to optimize decision-making in production planning is therefore totally relevant for planners. In this thesis, we focus on production planning problems in the food industry encountered by VIF, a company specializing in the creation of software for this sector. We focus on modeling and solving the lot-sizing problem with different constraints: finite capacity, lost sales, production sequence, parallel machines, etc. We propose different mathematical models and heuristics to solve this problem. The first heuristic is based on a decomposition of the problem into subproblems which are solved iteratively. We then propose a preprocessing algorithm based on a clustering approach to reduce the size of the problem. Finally, we propose a three-phase solution approach in which the decisions of our problem are separated and solved independently.

Keywords: Production planning, food industry, lot-sizing, mixed integer program, heuristic

Soutenance de thèse de Benjamin FASQUELLE (équipe ReV)

Benjamin Fasquelle, doctorant au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Étude théorique et expérimentale d’architectures innovantes de robots inspirées du cou des oiseaux : conception et commande » / « Theoretical and experimental study of innovative robot architectures inspired by the neck of birds : design and control« 

vendredi 10 décembre 2021 à 10h, dans l’amphi du bât. S, sur le site de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Philippe Wenger
– Co-encadrant : Christine Chevallereau
– Rapporteurs : Philippe Poignet (Professeur des Universités, Université Montpellier, LIRMM); Jean-Pierre Merlet (Directeur de Recherche, INRIA, centre Sophia Antipolis)
– Autres membres : Anick Abourachid (Professeur, Muséum National d’Histoire Naturelle, Mecadev) ; Christian Duriez (Directeur de Recherche, Université de Lille, INRIA Lille); Matthieu Furet (Docteur, Professeur agrégé, Université Toulouse 3); Med Amine Laribi (Maître de Conférence, Université de Poitiers, Institut P’)

Résumé : Les systèmes biologiques représentent une grande source d’inspiration pour les roboticiens.
Les systèmes de tenségrité, composés d’éléments rigides et d’éléments en tension, sont particulièrement adaptés pour la bio-inspiration puisque l’on retrouve ces systèmes directement dans divers systèmes biologiques. Dans cette thèse, nous étudions un manipulateur inspiré du cou des oiseaux. Ce manipulateur est un empilement de modules qui possèdent chacun un degré de liberté. Chaque module est un mécanisme de tenségrité composé de quatre barres et deux ressorts. Le manipulateur est actionné à l’aide de câbles, ainsi tous les moteurs se situent à sa base. Le modèle géométrique et le modèle dynamique du manipulateur sont développés, puis une analyse de l’actionnement et de l’espace de travail statique du manipulateur est menée. Un actionnement avec quatre câbles est sélectionné pour un prototype composé de trois modules. Ce prototype n’a pas de mesure directe des orientations des modules, deux méthodes pour calculer ces orientations en fonction des positions moteurs sont donc proposées. Une identification des frottements moteurs et de l’élasticité des câbles est menée afin d’améliorer les performances de la commande du prototype, et d’avoir un simulateur efficace. Trois commandes sont développées et testées sur le prototype : une commande articulaire, une commande dans l’espace des moteurs et une commande dans l’espace opérationnel. Des trajectoires sont ensuite optimisées dans le but de produire des mouvements en minimisant les forces appliquées ou de produire des mouvements à grande vitesse, comme peut le faire le pic lorsqu’il frappe un tronc d’arbre avec son bec. La thèse se termine sur une ouverture vers un manipulateur sous-actionné constitué d’une dizaine de modules.

Mots-clés : tenségrité, bio-inspiration, robotique, robot à câbles, commande

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Abstract: Biological systems are a great source of inspiration for roboticists. Tensegrity systems, composed of rigid and tensile elements, are particularly suitable for bio-inspiration since these systems are found directly in various biological systems. In this thesis, we study a manipulator inspired by the neck of birds. This manipulator is a stack of modules that each have one degree of freedom. Each module is a tensegrity mechanism composed of four bars and two springs. The manipulator is operated by cables, so all the motors are located at its base. The geometric model and the dynamic model of the manipulator are developed, then an analysis of the actuation and the static workspace of the manipulator is conducted. An actuation with four cables is selected for a prototype composed of three modules. This prototype has no direct measurement of the modules orientations, so two methods to calculate these orientations according to the motor positions are proposed. An identification of the motor friction and the elasticity of the
cables is carried out in order to improve the performances of the prototype control, and to have an effective simulator. Three controls are developed and tested on the prototype : a joint control, a control in the space of the motors and a control in the operational area. Trajectories are then optimized in order to produce movements by minimizing the applied forces or to produce high speed movements, as the woodpecker can do when it hits a tree trunk with its beak. The thesis ends with an opening towards an underactuated manipulator made of about ten modules.

Keywords: tensegrity, bio-inspiration, robotics, cable robot, control

Soutenance de thèse de Ludivine MORVAN (équipe SIMS)

Ludivine Morvan, doctorante au sein de l’équipe SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Prédiction de la progression du myélome multiple par imagerie TEP : adaptation des forêts de survie aléatoires et de réseaux de neurones convolutionnels » / « Prediction of multiple myeloma progression by PET imaging: adaptation of random survival forests and convolutional neural networks »

mardi 7 décembre 2021 à 16h30, dans l’amphithéâtre du bâtiment S sur le site de Centrale de Nantes. La thèse sera retransmise en direct sur Zoom : https://ec-nantes.zoom.us/j/99490307550 .

Jury :
– Directeur de thèse : Pr. Diana Mateus
– Co-encadrant : Thomas Carlier (Physicien médical, CRCINA – INSERM)
– Rapporteurs : Pr. Su Ruan (Professeure des universités, LITIS) ; Mathieu Hatt (Chercheur, LaTIM)
– Autres membres : Carole Lartizien (Directrice de recherches, CREATIS) ; (Enseignant-chercheur, Imagerie et Cerveau – INSERM)
– Invité : Pr. Françoise Kraeber-Bodéré (Cheffe du service de médecine nucléaire du CHU de Nantes, CRCINA – INSERM)

Résumé : L’objectif de ces travaux est de fournir un modèle permettant la prédiction de la survie et l’identification de biomarqueurs dans le contexte du myélome multiple (MM) à l’aide de l’imagerie TEP (Tomographie à émission de positons) et de données cliniques. Cette thèse fut divisée en deux parties : La première permet d’obtenir un modèle basé sur les forêts de survie aléatoires (RSF). La seconde est basée sur l’adaptation de l’apprentissage profond à la survie et à nos données. Les contributions principales sont les suivantes : 1) Production d’un modèle basé sur les RSF et les images TEP permettant la prédiction d’un groupe de risque pour les patients atteints de MM. 2) Détermination de biomarqueurs grâce à ce modèle 3) Démonstration de l’intérêt des radiomiques TEP 4) Extension de l’état de l’art des méthodes d’adaptation de l’apprentissage profond à une petite base de données et à de petites images 5) Étude des fonctions de coût utilisées en survie. De plus, nous sommes, à notre connaissance, les premiers à investiguer l’utilisation des RSF dans le contexte du MM et des images TEP, à utiliser du pré-entraînement auto-supervisé avec des images TEP et, avec une tâche de survie, à adapter la fonction de coût triplet à la survie et à adapter un réseau de neurones convolutionnels à la survie du MM à partir de lésions TEP.

Mots-clés : Myélome multiple, Réseaux de neurones convolutionnels, Analyse de survie, Forêts de survie aléatoires, Tomographie à Emission de Positons

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Abstract: The aim of this work is to provide a model for survival prediction and biomarker identification in the context of multiple myeloma (MM) using PET (Positron Emission Tomography) imaging and clinical data. This PhD is divided into two parts: The first part provides a model based on Random Survival Forests (RSF). The second part is based on the adaptation of deep learning to survival and to our data. The main contributions are the following: 1) Production of a model based on RSF and PET images allowing the prediction of a risk group for multiple myeloma patients. 2) Determination of biomarkers using this model. 3) Demonstration of the interest of PET radiomics. 4) Extension of the state of the art of methods for the adaptation of deep learning to a small database and small images. 5) Study of the cost functions used in survival. In addition, we are, to our knowledge, the first to investigate the use of RSFs in the context of MM and PET images, to use self-supervised pre-training with PET images, and, with a survival task, to fit the triplet cost function to survival and to fit a convolutional neural network to MM survival from PET lesions.

Keywords: Multiple myeloma, Convolutional Neural Network, Survival analysis, Random Survival Forest, Positron Emission Tomography

Soutenance de thèse de Julian ERSKINE (équipe ARMEN)

Julian Erskine, doctorant au sein de l’équipe ARMEN, soutiendra sa thèse intitulée « Commande Dynamique et Singularités des Flottes de Quadrirotors Basé sur des Bearings » / « Dynamic Control and Singularities of Rigid Bearing-Based Formations of Quadrotors »

vendredi 3 décembre 2021 à 10h, dans l’amphi du bâtiment S, sur le campus de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Isabelle FANTONI
– Co-encadrant : Abdelhamid CHRIETTE
– Rapporteurs : Antonio FRANCHI (maître de conférence, Université de Twente, NL) ; Guillaume ALLIBERT (maître de conférence, Université de Nice Sophia Antipolis)
– Autres membres : Ouiddad LABBANI-IGBIDA (Professeur, Université de Limoges) ; Paolo ROBUFFO GIORDANO (Directeur de Recherche CNRS, INRIA/IRISA Rennes), Sébastien BRIOT (Chargé de Recherche CNRS, LS2N)

Résumé : Le contrôle des formations basées sur les bearings (direction relative à l’observateur) permettent aux flottes de quadrirotors de se déplacer vers une géométrie désirée, en utilisant des mesures visuelles, extraites de caméras monoculaires embarquées. Des travaux antérieurs ont traité les quadrirotors comme des intégrateurs simples ou doubles et doivent ainsi être ajustés et filtrés de manière à compenser les non-linéarités non modélisées. Cette thèse a pour objectif d’atteindre des formations basées sur les bearings plus rapides grâce à des contrôleurs d’ordre supérieur, en tenant compte des dynamiques non-linéaires du quadrirotor et des caractéristiques visuelles. Deux contrôleurs dynamiques sont développés, à savoir un contrôleur basé sur un asservissement visuel du second ordre et une commande prédictive montrant des performances améliorées et complétées par des contraintes telles que l’évitement d’obstacles. Toutes les formations basées sur des bearings dépendent d’un degré suffisant de rigidité. Bien que celui-ci puisse être évalué numériquement, la rigidité est une fonction de la position de tous les robots dans la flotte. Ceci étant, les travaux précédents ne pouvaient pas garantir la rigidité pour des formations plus larges que quelques robots. La deuxième contribution de cette thèse est l’évaluation des géométries singulières où une certaine formation rigide devient flexible. Ceci mène à un système de classification basé sur des contractions d’ensembles de contraintes, qui permet d’identifier les géométries singulières pour des grandes formations afin de garantir la rigidité.

Mots-clés : Quadrirotor, Formations multi-robots, Commande prédictive, Singularités, Rigidité

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Abstract: Bearing formation control allows groups of quadrotors to manoeuver in a desired geometry, using only visual measurements extractable from embedded monocular cameras. Prior works have treated quadrotors as single or double integrators, and as a result must operate slowly to compensate for unmodelled non-linearities. This thesis allows for faster bearing formations by developping higher-order controllers, considering the non-linear quadrotor and visual feature dynamics. A dynamic feedback controller based on second-order visual servoing and a model predictive controller are developped and tested in simulation and experiments, showing improved dynamic manoeuvering performance. The later is augmented with constraints such as field of view limitations and obstacle avoidance. All bearing formation algorithms depend on a sufficient degree of bearing rigidity to guarantee performance. This may be evaluated numerically, but as the rigidity is a function of the formation embedding, previous work could not guarantee rigidity in formations larger than a few robots. The second main contribution of this thesis is the evaluation of bearing rigidity singularities (i.e. formation graph embeddings where an otherwise rigid formation becomes flexible) by applying existing geometric analysis methods on an kinematic mechanism which is analoguous to the kinematic constraints imposed by the formation controller and robot models. This is extended to a novel classification system based on a contraction of constraint sets that can determine singular geometries for large formations, allowing for a formulation of a set of guaranteed rigid configurations without an ad-hoc kinematic analysis of individual formations.

Keywords: Quadrotors, Bearing formations, Predictive control, Singularities, Rigidity

Soutenance de thèse de Wanda ZHAO (équipe ReV)

Wanda Zhao, doctorant au sein de l’équipe ReV, soutiendra sa thèse intitulée « Conception d’un effecteur pour robots collaboratifs« / « Design of robot end-effector for collaborative robot works »
vendredi 2 décembre 2021 à 10h, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale Nantes.

Jury :
– Directeur de thèse : Damien CHABLAT (Professeur, LS2N, ECN )
– Co-encadrant : Anatol PASHKEVICH (Professeur, LS2N, IMT Atlantique)
– Rapporteurs : Marc GOUTTEFARDE (LIRMM, CNRS, Montpellier) ; David DANEY (INRIA, Talence)
– Examinateurs : Christian DURIEZ (INRIA, Villeneuve d’Ascq) ; Emmanuelle POUYDEBAT (MECADEV, CNRS, Paris) ; Margot VULLIEZ (Pprime, Université de Poitiers)

Résumé :
L’objectif de cette thèse est la conception de nouveaux effecteurs polyvalents et souples pour les robots collaboratifs, qui sont basés sur des mécanismes de tenségrité multi-segments à double-triangle qui peuvent être actionnés indépendamment pour obtenir la configuration désirée avec de bonne propriétés de rigidité. Contrairement aux effecteurs rigides conventionnels, l’analyse de la rigidité a démontré que ce type de mécanisme peut atteindre une grande flexibilité ; les concepteurs peuvent évaluer la sensibilité de la rigidité de ce mécanisme par rapport à une configuration initiale arbitraire pour différentes combinaisons de paramètres géométriques, de charge externes et de précontraintes des ressorts. Le phénomène de flambage et de quasi-flambage de ce mécanisme sous chargements a été étudié. Une méthode analytique permettant de calculer la force critique de flambage pour cette structure avec un nombre arbitraire de segments a été proposée. Elle est basée sur l’analyse des valeurs propres d’une matrice dépendant des paramètres géométriques et élastostatiques. Cela permet aux concepteurs de prédire ou d’éviter les états dangereux de ce mécanisme en modifiant correctement les paramètres géométriques et les entrées de la commande. De plus, les stratégies de contrôle cinématique basées sur l’optimisation ont été proposées dans cette thèse, ce qui permet à ce mécanisme multi-segment redondant d’atteindre l’emplacement d’une cible et d’éviter les collisions entre l’effecteur et le corps du robot et les obstacles de l’espace de travail. Les avantages de la technique développée sont confirmés par la simulation informatique, et les résultats montrent que ce mécanisme redondant en série a une capacité de changement de forme très flexible tout en traversant l’espace de travail.

Mots-clés : Effecteur de robot, robot souple, mécanisme de tenségrité, analyse de la rigidité, contrôle cinématique.

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Abstract:
This thesis focuses on the design of new versatile and compliant end-effectors for collaborative robot works, which are based on multi-segment dual-triangle tensegrity mechanisms that can be actuated independently to achieve the desired configuration with the required stiffness properties. Different with the conventional rigid robot end-effectors, it was demonstrated from the stiffness analysis that such type of mechanism can achieve high flexibility; designers can evaluate the stiffness sensitivity of this mechanism with respect to an arbitrary initial configuration for different combination of the geometric parameters, external loading and the spring’s pre-stresses. Besides, the buckling and quasi-buckling phenomenon of this serial mechanism under the loading were detected. And an analytical method allowing to compute the critical force causing the buckling for this serial structure with an arbitrary number of segments was proposed, which is based on the eigenvalue analysis of the some special matrix depending on both geometric and elastostatic parameters. This allows designers to predict or avoid the dangerous states of this mechanism by properly changing the geometric parameters and control inputs. Furthermore, the optimization-based kinematic control strategies were proposed in this thesis, which allow this redundant multi-segment mechanism to achieve the target endpoint location and avoid collisions between not only the mechanism end-point but also the mechanism body and the workspace obstacles. The advantages of the developed technique are confirmed via the computing simulation, and the results show that this redundant serial mechanism has a very flexible shape changing capacity while passing through the task space.

Keywords: robot end-effector, compliant manipulator, tensegrity mechanism, stiffness analysis, kinematic control.

Soutenance de thèse de Grégoire BONIN (équipe GDD)

Grégoire Bonin, doctorant au sein de l’équipe GDD, soutiendra sa thèse intitulée « Structures de Données pour environnements distribués à grande échelle » / « Data Structures for Large Scale Distributed Environments »

mercredi 17 novembre 2021 à 14h30,  dans l’amphi du bâtiment 34, sur le site de l’UFR Sciences et Techniques.

Jury :
– Directeur de thèse : Achour Mostéfaoui – Professeur, Université de Nantes
– Co-encadrant : Matthieu Perrin – Maître de conférences, Université de Nantes
– Rapporteurs : Bernadette Charron-Bost – Directrice de recherche CNRS, LIX, Ecole Normale Supérieure ; Stéphane Devismes – Professeur, Université de Picardie Jules Verne
– Examinateurs : François Taiani – Professeur, Université de Rennes 1 ; Corentin Travers – Maître de conférences, Labri/ENSEIRB Bordeaux

Résumé : Dans les systèmes tels que les Foglets utilisés dans le projet O’Browser, ou les systèmes multi-thread modernes, de nouveaux processus peuvent arriver au cours de l’exécution : nous appelons cela les systèmes ouverts. Cela nous amène à étudier la puissance de synchronisation des objets distribués, et plus particulièrement la faisabilité des constructions universelles, sous cette nouvelle hypothèse. Cette thèse présente les résultats obtenus sur l’universalité du consensus et l’ex-tension de la hiérarchie wait-free de Herlihy dans les systèmes ouverts, ainsi qu’une étude de complexité et une solution sur les constructions universelles faiblement cohérentes

Mots-clés : Systèmes distribués, Systèmes ouverts, Constructions universelles, Mémoire partagée, Systèmes par passage de message

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Abstract: In systems such as Foglets used in the O’Browser project, or modern multithreaded systems, new processes can join during an execution: we call these open sys-tems. This leads us to study the power of synchronization of distributed objects, and more particularly the feasibility of universal constructions, under this new hypothesis. This thesis presents the results obtained on the universality of consensus and the extension of the wait-free hierarchy in open systems, as well as a study of complexity and a solution on weakly consistent universal constructions.

Keywords: Distributed Systems, Arrival Models, Universal Constructions, Shared Memory,Message Passing Systems

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

Soutenance de thèse de Nans LAROCHE (équipe SIMS)

Nans Laroche, doctorant au sein de l‘équipe SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Méthodes d’imagerie ultrasonore avancées et rapides pour le contrôle non destructif de matériaux atténuants et diffusants » / « Fast and advanced ultrasonic imaging methods for non destructive testing of attenuative and diffusive materials »

lundi 18 octobre 2021 à 14h15, dans l’amphi du bâtiment S sur le site de Centrale Nantes.

Le manuscrit est accessible ici: https://box.ec-nantes.fr/index.php/s/g7YEzZKcn8KxMPp

Jury :
– Directeur de thèse : Jérôme IDIER
– Co-encadrants : Sébastien BOURGUIGNON (maître de conférence); Aroune DUCLOS (maître de conférence, Laboratoire d’Acoustique de l’Université du Mans);
– Rapporteurs : Nicolas QUAEGEBEUR (Professeur, Université de Sherbrooke) ; Jean-Philippe THIRAN (Professeur, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne).
– Autres membres : Ewen CARCREFF (docteur, encadrant industriel, DB-SAS)

Résumé : Le développement de sondes multiéléments et les progrès continus en électronique ont favorisé l’émergence des méthodes d’imagerie ultrasonore pour le contrôle non-destructif (CND). En particulier, les approches linéaires de type formation de voies sont largement utilisées pour leur simplicité et leur rapidité, rendant possible l’imagerie en temps réel. Néanmoins, la résolution et le contraste des images reconstruites sont limités par la nature oscillante de l’onde ultrasonore.
Cette thèse aborde l’imagerie ultrasonore sous l’angle des problèmes inverses. La reconstruction de l’image de réflectivité à partir de mesures ultrasonores, dont l’information est limitée par la bande passante des transducteurs, est un problème inverse mal posé. Dans ces travaux, nous adoptons des techniques d’inversion par régularisation favorisant la reconstruction de solutions à la fois parcimonieuses et lisses spatialement, i.e. d’extension spatiale limitée. Nous cherchons ainsi à reconstruire une carte de réflectivité d’un milieu globalement sain, ne contenant éventuellement que quelques réflecteurs de petite taille. Une première contribution décrit la mise en œuvre et l’inversion d’un modèle linéaire reliant les données brutes de grande taille à la réflectivité du milieu, via un opérateur contenant les formes d’ondes ultrasonores. Un deuxième axe est basé sur la projection du modèle de données ultrasonores dans l’espace image via une technique de formation de voies. L’inversion du modèle résultant, de plus petite taille, est alors interprétée comme un problème de déconvolution à réponse impulsionnelle variable spatialement et à bruit coloré.
Un modèle interpolateur est proposé, permettant une inversion rapide. Un dernier axe de travail adapte ces méthodes à des milieux ayant des propriétés acoustiques complexes telles que l’atténuation fréquentielle et la dispersion, pour lesquels l’onde acoustique se déforme lors de sa propagation.
Les méthodes proposées sont évaluées sur des données synthétiques et appliquées à des exemples concrets de CND. Un pouvoir de résolution bien supérieur aux méthodes standard est obtenu, au prix d’une complexité calculatoire plus élevée.

Mots-clés : contrôle non-destructif, imagerie ultrasonore, problèmes inverses, focalisation en tout point, parcimonie

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Abstract: The development of multi-element probes and continuous progress in electronics have favored the generalization of ultrasonic imaging methods for non destructive testing (NDT). In particular, the total focusing method is widely used due to its simplicity and real-time capability. Nevertheless, the resolution and contrast of the resulting images are limited due to the oscillating nature of the ultrasonic wave.
This work addresses ultrasonic imaging from an inverse problem perspective. Retrieving the reflectivity map from ultrasonic measurements acquired with band-limited transducers is an ill-posed problem. In this work, we develop inversion methods based on a regularization framework that enhances both the sparsity and the spatial smoothness of the reconstructed solution. Therefore, we assume that the reflectivity map is mainly homogeneous and possibly contains only few reflectors of small size. A first contribution describes the implementation and the inversion of a linear model that relates the raw, large-size, ultrasonic data to the reflectivity image, through a matrix containing the ultrasonic waveforms. A second contribution consists in projecting the previous model involving raw ultrasonic data in the space domain through a linear beamforming method. The size of the resulting model is therefore reduced, and its inversion can be interpreted as a deconvolution problem with a non stationary point spread function and colored noise. We hence propose an interpolation model in order to obtain a computationally efficient method. Finally, the last part of this work consists in applying the proposed methods to media with complex acoustic properties, such as frequency attenuation and dispersion, where the ultrasonic waveform is distorted during propagation.
These algorithms are applied to synthetic data and practical NDT cases and show superior resolving capabilities compared to standard methods, at the cost of higher computational complexity.

Keywords: non destructive testing, ultrasonic imaging, inverse problems, total focusing method, sparsity

Soutenance de thèse de Mickael Tardy (équipe SIMS)

Mickael Tardy, doctorant au sein de l’équipe SIMS, soutiendra sa thèse intitulée « Apprentissage profond, Imagerie du sein, Classification, Segmentation, Supervision faible » / « Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer »

12 octobre 2021 à 8h30, dans l’amphi du bât. S sur le site de Centrale Nantes. La participation à distance est possible sur https://ec-nantes.zoom.us/j/96524720031  (mot de passe : .hQf3mFm)
Jury :
– Directeur de thèse : Diana Mateus
– Co-encadrant : NA
– Rapporteurs : Elsa Angelini (Senior Data Scientist,  ICL / Maitre de Conférences, Telecom Paris) ; Gustavo Carneiro (Professeur, The University of Adelaide),
– Autres membres : Sébastien Molière (Praticien hospitalier, CHU de Strasbourg) ; François Rousseau (Professeur, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire) ; Maria A. Zuluaga (Maître de Conférences, EURECOM) 
Résumé : Le cancer du sein est un des plus répandus chez la femme. Le dépistage systématique permet de baisser le taux de mortalité mais crée une charge de travail importante pour les professionnels de santé. Des outils d’aide au diagnostic sont conçus pour réduire ladite charge, mais un niveau de performance élevé est attendu. Les techniques d’apprentissage profond peuvent palier les limitations des algorithmes de traitement d’image traditionnel et apporter une véritable aide à la décision. Néanmoins, plusieurs verrous technologiques sont associés à l’apprentissage profond appliqué à l’imagerie du sein, tels que l’hétérogénéité et le déséquilibre de données, le manque d’annotations, ainsi que la haute résolution d’imagerie. Confrontés auxdits verrous, nous abordons la problématique d’aide au diagnostic de plusieurs angles et nous proposons plusieurs méthodes constituant un outil complet. Ainsi, nous proposons deux méthodes d’évaluation de densité du sein étant un des facteur de risque, une méthode de détection d’anormalités, une technique d’estimation d’incertitude d’un classifieur basé sur des réseaux neuronaux, et une méthode de transfert de connaissances depuis mammographie 2D vers l’imagerie de tomosynthèse. Nos méthodes contribuent notamment à l’état de l’art des méthodes d’apprentissage faible et ouvrent des nouvelles voies de recherche.
Mots-clés : Apprentissage profond, Imagerie du sein, Classification, Segmentation, Supervision faible
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Abstract: Breast cancer has the highest incidence amongst women. Regular screening allows to reduce the mortality rate, but creates a heavy workload for clinicians. To reduce it, the computer-aided diagnosis tools are designed, but a high level of performances is expected. Deep learning techniques have a potential to overcome the limitations of the traditional image processing algorithms. Although several challenges come with the deep learning applied to breast imaging, including heterogeneous and unbalanced data, limited amount of annotations, and high resolution. Facing these challenges, we approach the problem from multiple angles and propose several methods integrated in complete solution. Hence, we propose two methods for the assessment of the breast density as one of the cancer development risk factors, a method for abnormality detection, a method for uncertainty estimation of a classifier, and a method of transfer knowledge from mammography to tomosynthesis. Our methods contribute to the state of the art of weakly supervised learning and open new paths for further research.
Keywords: Deep learning, Breast Imaging, Classification, Segmentation, Weak supervision
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