(voir descriptif détaillé en lien)

(note : thèse en Cifre avec l'entreprise ISP System, un dossier sera à monter pour dépôt auprès de l'ANRT)

Le passage obligé de l’automatisation en photonique passe par un contrôle de précision intelligent des robots manipulateurs. Ce contrôle doit être adapté à chaque classe de produits, à partir d’un corpus d’exemples très réduit et en interaction directe avec l’expert manipulateur. Ces contraintes rendent très difficiles les approches standard d’apprentissage telles que le Deep Learning ou les algorithmes génétiques. La technologie des systèmes multi-agents est choisie car elle a montré sa capacité à résoudre des problèmes avec de telles contraintes.

Cette thèse va enrichir la théorie des systèmes multi-agents auto-adaptatifs dans deux directions principales :

I.        Le processus de coopération entre les agents, qui est un des fondements de cette théorie, dépend du domaine d’application, ce qui limite sa capacité à créer des composants agents sur étagère conforme à la théorie. Dans le champ d’application de la photonique, la solution de placement et d'ajustement des composants dépend des composants voisins. Pour rendre l’automatisation générique, la recherche portera sur l’apprentissage des interdépendances entre les agents pour faire émerger les mouvements coopératifs des composants entre eux.

II.      La qualité de la solution photonique observée est définie par plusieurs caractéristiques globales : position spatiale du faisceau laser, intensité et forme du faisceau… Ces métriques du macro-niveau doivent se traduire par des rétro-actions qui impliquent des décisions de mouvement des composants (le micro-niveau). La question des effets des activités individuelles des agents conduisant à des phénomènes collectifs est déjà bien étudiée dans les systèmes multi-agents. Nous souhaitons dans cette thèse étudier la question inverse pour réduire sensiblement le parcours dans l’espace des mouvements des composants, augmentant de ce fait la performance de l’automatisation.

Les résultats scientifiques seront évalués principalement dans le cadre de fabrication de systèmes photoniques (qualité de la solution, temps de placement des composants…). La généricité de l’approche sera estimée sur des réalisations de systèmes qui possèdent des composants et des caractéristiques différents.


Mots-clés
artificial intelligence; Multi-agent Systems; Systèmes Complexes
Établissement
Université Paul Sabatier Toulouse III
31062 Toulouse  
Directeur
Marie-Pierre Gleizes
Co-encadrants
Jean-Pierre Georgé
Site Web
https://cloud.irit.fr/index.php/s/XoBSkpAG5kfD05g
Date de début souhaitée
01/10/2019
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

- Être titulaire d’un diplôme de Master ou de tout autre diplôme (ingénieur) ou qualification lui permettant de s’inscrire en thèse en France. Une première expérience de recherche est souhaitable.
- Bonnes compétences scientifiques et techniques en Informatique et Mathématiques, notamment en programmation Java/C++, ainsi qu’en Intelligence Artificielle.
- Connaissance en Systèmes Multi-Agents appréciables, ainsi qu’en Sciences de l’Ingénieur.
- Bonne maitrise de l’anglais, écrit et oral. Maitrise du français appréciable.
- Intérêt pour les problématiques industrielles de robotisation.

Date limite
31/12/2019
Informations de contact

Jean-Pierre Georgé : jean-pierre.george@irit.fr