Protocol Emergence with Multi-agent Reinforcement Learning

Doctorant : Mateus MOTA

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Dans ce travail, nous proposons une technique de conception de protocole automatisée appelée émergence de protocole. Lors de l'émergence d'un protocole, les nœuds du réseau échangent des messages de contrôle afin de se coordonner pour transmettre des données à travers le réseau, mais sans aucun accord préalable sur la signification de ces messages. Cela peut être considéré comme une technique conjointe de signalisation et d’optimisation du réseau, le principal problème de réseau sans fil étudié dans ce travail étant la planification.

Premièrement, les principes fondamentaux de l'émergence des protocoles sont présentés en introduisant un cadre décrivant les méthodes d'évaluation, de caractérisation, de coordination entre nœuds et d'interprétation des performances des protocoles. Ce cadre est étudié dans un problème d'accès multiple slotté.

Dans la deuxième partie de ce travail, nous évaluons les performances d'émergence de protocoles dans un scénario plus difficile impliquant une allocation de ressources contiguës. Ce scénario difficile est utilisé pour évaluer les capacités d'apprentissage et les limites de l'émergence de protocoles, illustrant par exemple la robustesse de certains paramètres et les défis liés à l'évolutivité de l'UE.

Dans la troisième partie de ce travail, nous évaluons l'émergence de protocoles sous contraintes de signalisation, dans un scénario d'allocation non contiguë avec signalisation intermittente. Dans cette étude, nous nous concentrons sur la production d’une méthode dans laquelle le débit binaire de contrôle utilisé par le protocole peut être contrôlé. Les résultats mettent en évidence l'effet du coût de signalisation sur la réduction du débit binaire de contrôle et son effet sur la coordination et les performances.

Blood velocity reconstruction with contrast enhanced X-ray CT

Doctorant : Shusong HUANG

Laboratoire INSA : Creatis

Ecole doctorale : ED160 EEA

In this work, we aim to focus on blood flow reconstruction using the Computed Tomography (CT) technique. This non-destructive and non-invasive technique is broadly used in non-medical and medical clinical applications for the human body and brain. X- rays and Computed Tomography have been a breakthrough in the medical field to visualize the tissues and organs of a patient. However, in the past two decades, there are few research works concentrating on in vivo blood velocity measurement with X-ray CT. Blood flow velocity reconstruction with contrast enhanced X-ray CT is a complex inverse problem. The acquisition of 2D CT projections perpendicular to the major flow propagation direction is considered for the reconstruction of blood flow, with a tracer injected into the vessel. In order to solve the inverse problem of contrast-enhanced CT reconstruction of vascular blood flow, a function is minimized with a data term taken into account the projections coupled with a partial differential equation (PDE) describing the transport of the tracer used as a constraint. The PDE models the propagation of the contrast agent with a convection term depending on a flow velocity field.

The objectives of this work are blood velocity components reconstruction with X-ray CT with accelerated convergence, reduced calculation cost, and reduced radiation dose. To accomplish these objectives, the adjoint method is initially considered for solving the tomographic inverse problem with a constraint based on a PDE. Additionally, to accelerate convergence, the proper orthogonal decomposition (POD) method combined with the adjoint method is proposed in this work. Finally, the new Proper Orthogonal Decomposition-Deep Learning (POD-DL) approach for solving the considered inverse problem is investigated to reduce effectively the computation costs in our work. The effectiveness of proposed approaches for blood flow reconstruction is demonstrated by employing the blood velocity reconstruction in a simulation vessel.

Interrogation en phase par holographie au voisinage de singularités de phase de cristaux photoniques : applications à la réalisation de capteurs à haute sensibilité

Doctorant : Théo GIRERD

Laboratoire INSA : INL
Ecole doctorale : EDA160 : Électronique, Électrotechnique, Automatique

La demande de la part d’acteurs industriels et académiques pour des capteurs dépassant les limites de détection actuelles ne cesse de croître (détections de cancers, procédés industriels).
L’une des approches prometteuses pour obtenir de tels dispositifs repose sur l’utilisation de nano- transducteurs optiques dont les résonances sont sensibles aux variations de l’environnement (indice de réfraction, géométrie de la structure).
Le travail de cette thèse vise ainsi à concevoir et caractériser des dispositifs basés sur l’utilisation de modes optiques Tamm proches de points singuliers, en particulier les points de couplage critique, pour lesquels une variation extrêmement abrupte de la phase à la réflexion est obtenue. Pour se rapprocher au plus près de ces points et explorer expérimentalement la sensibilité en phase du capteur avec sa proximité aux points singuliers, nous avons développé une méthode originale basée sur la nanostructuration de la couche métallique du transducteur. L’élaboration d’un modèle analytique exprimant la sensibilité en phase en fonction de la proximité aux points de couplage critique nous a permis de mettre en exergue les paramètres clés de la structure et du système de mesures pour améliorer la sensibilité en phase de manière significative.
Afin de démontrer expérimentalement ces concepts, nous avons développé un interféromètre original qui permet, grâce à une mise en forme de faisceau assistée par holographie, de mesurer précisément la sensibilité en phase des transducteurs optiques. Nous démontrons ainsi que nos transducteurs nanostructurés associés à un système interférométrique adapté permettent la réalisation d’un capteur de température à très grande sensibilité.
Enfin, nous montrons qu’en adaptant les matériaux de notre transducteur (matériaux diélectriques poreux), le même concept peut être appliqué à des modes de Bloch de surface pour concevoir un capteur de gaz dont les sensibilités théoriques ouvrent la voie à la réalisation de capteurs de gaz à très faible concentration (< 100 ppb).

Méthodologie d’optimisation du dimensionnement et de la gestion de l'énergie d’un véhicule à hydrogène : application à un véhicule de compétition automobile

Doctorant : Essolizam PLANTE 

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : EEA

Les systèmes hybrides embarqués qui possèdent plusieurs sources d’énergie sont une alternative pour la transition écologique dans le secteur des transports. En contrepartie, ils sont complexes à dimensionner : il y a notamment une forte dépendance entre conception/choix des composants et loi de gestion de l’énergie pour assurer le fonctionnement nominal des composants du système et garantir une gestion d’énergie optimale. En effet, la complexité du problème à résoudre croît rapidement avec le nombre de composants dans le système : les méthodes d’optimisation classiques connaissent très rapidement des limites face au nombre croissant de variables de décision et la complexité des modèles. Il devient donc nécessaire d’élaborer de nouvelles méthodologies d’optimisation pour pré-dimensionner de tels systèmes. L’état de l’art met en exergue la nécessité de bien poser le problème, de reformuler ou d’adapter différentes parties de ce problème et enfin de s’appuyer sur l’hybridation des différentes techniques d’optimisation.
Dans ce travail, nous avons relevé deux défis. Le premier est relatif au développement d’une méthodologie pour l’optimisation couplée du dimensionnement et de la gestion de l’énergie étant donné l’usage. Le deuxième concerne l’application : non-conventionnelle, elle s’intéresse à un véhicule de compétition automobile pour lequel on ne recherche pas la consommation minimale mais la puissance massique maximale tout en garantissant l’achèvement de la mission temps un temps minimum. Ce type d’usage s’illustre par des transitoires de puissance demandée de grande amplitude à haute fréquence. Nous proposons donc dans ce travail différentes méthodes d’adaptation et de reformulation des éléments clés du problème afin d’aboutir à une démarche d’optimisation bi-niveau (dimensionnement et commande) qui permet de traiter des problèmes multi-objectifs. Cette contribution permet d’aboutir à des temps de calcul réduits mais néanmoins garantissant une vaste exploration de l’espace de recherche et une bonne optimisation de la gestion de l’énergie sur une mission représentative.
 

Switched Battery DC-DC Converters for Low-Power Applications

Doctorant : Carlos Augusto BERLITZ

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED 160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Avec la popularisation récent des dispositifs électroniques portables, des capteurs sans fil et de l'Internet des objets (IoT), la demande de solutions de gestion d'alimentation efficaces et adaptables a atteint des sommets sans précédent. Les applications à faible puissance, couvrant un large éventail de domaines et sont devenues essentielles à notre mode de vie moderne. Ces applications, souvent alimentées par des ressources énergétiques limitées, présentent un ensemble unique de défis et d'opportunités dans le domaine de l'électronique de puissance. Alors que les convertisseurs CC-CC traditionnels ont démontré leur efficacité dans de nombreuses situations, leurs conceptions conventionnelles pourraient ne plus suffire à répondre aux exigences distinctes et strictes des systèmes à faible et ultra-faible puissance. La recherche des nouveaux convertisseurs CC-CC commuté spécifiquement adaptés aux applications à faible puissance est au cœur de cette thèse.

Traditionnellement, les convertisseurs CC-CC reposent sur des inducteurs ou des condensateurs pour une conversion à haute efficacité. Cependant, malgré les avancées dans des nombreux domaines de l'électronique de puissance, certaines limitations physiques et intrinsèques subsistent dans le comaine de failbe-puissance, telles que les pertes de partage de charge ou la difficulté de miniaturisation des inducteurs. De telles contraintes appelent à des solutions innovantes pour ce genre d'application des convertisseurs CC-CC.

Cette thèse proposer une solution pour relever les défis intrinsèques aux convertisseurs CC-CC traditionnels, une nouvelle famille de topologies de convertisseurs CC-CC à basse fréquence et faible puissance basée sur des batteries en tant que dispositif passif volant. Cette nouvelle famille de topologies est validée expérimentalement avec des avantages par rapport aux convertisseurs CC-CC traditionnels dans les mêmes conditions. Cela ouvre également un nouveau domaine d'étude pour les technologies passives jusqu'alors non explorées dans ce contexte, comprennent des batteries et piles à combustible.

Enhanced Grover's Algorithm Solutions for 5G Active User Detection

Doctorant : Muhammad Idham HABIBIE

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED160 : EEA

5G includes features like Ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and Massive Machine Type Communication (mMTC) to minimize delays and connect numerous devices. This necessitates an Active User Detection (AUD) scheme, requiring real-time detection by the Base Station (BS). Maximum Likelihood (ML) is the top performer for AUD but is complex. To simplify, alternatives like CCR and ZF have been introduced but cannot match ML's performance. To address this, we explore Grover's algorithm, known for its superposition abilities (working with 0 and 1 at the same time). However, Grover's algorithm, when constrained by the function f (x) = δ, does not perform as well as ML; it is more similar to CCR and ZF. To match ML's performance, Grover's algorithm needs modification to find the minimum distance, like ML does.
We propose a new algorithm, namely Improved Iterated Minimum Searching Algorithm (IIMSA), aimed at enhancing the existing Boyer-Brassard-Høyer-Tapp (BBHT) and Durr-Hoyer Algorithm (DHA), which are the promising method to find minimum using Grover's algorithm, to reduce their complexity while maintaining high performance. The idea is to use any random solution rather than carrying out random L iterations as suggested by DHA. We also incorporate classical methods such as ZF and CCR to enhance their performance and reduce the complexity. We also adapt Grover's algorithm in the context of AUD in this thesis.
We also introduce an Enhanced Grover's algorithm inspired by a quantum-hybrid solution that leverages both quantum and classical elements. The primary goal is to increase the success probability Ps and reduce complexity of the original Grover's algorithm. The concept involves using fewer Grover's iterations than the optimal number, denoted as Lopt, and combining it with classical success probability. We believe that this approach has the potential to alter the complexity behavior and achieve high success probability.

Electrochemical Virtual Sensor Development for Lithium-ion Batteries

Doctorant : Mian Mohammad Arsalan ASIF

Laboratoire INSA : AMPERE

Ecole doctorale : ED160 : EEA

In this doctoral thesis, the author focuses on advancing the modeling and design of observers for lithium-ion batteries (LiBs). LiBs play a critical role in the transition to renewable energy and vehicle electrification, but they still present challenges in terms of performance, safety and management. The author develops a multi-particle model with electrolyte dynamics (MPMe) to better represent the behavior of LiBs. Additionally, state observers are designed to estimate the lithium concentration in the electrolyte and the solid lithium concentration. These observers are validated using simulations, demonstrating their effectiveness in real-time monitoring of LiBs. This research aims to improve the performance, safety and reliability of LiBs, thereby contributing to wider adoption of electric vehicles and sustainable electrification of the transport sector.

Caractérisation, mise en forme et recyclage de polymères biosourcés pour le développement d’un procédé de fabrication plastronique respectueux de l’environnement

Doctorante : Caroline GOUMENT

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Dans la très grande majorité des cas, les objets électroniques de la vie quotidienne ont une enveloppe plastique à base de matériaux polymères issus de la pétrochimie. Remplacer les matériaux issus de la pétrochimie par des matériaux plus respectueux de l’environnement est aujourd’hui une transition nécessaire. La plastronique 3D est un domaine émergeant permettant de dépasser certaines limites de l’électronique traditionnelle, notamment parce qu’elle oblige à redéfinir les supports polymères. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet BIOANTENNA du Pack Ambition Recherche de la Région AURA, dont le but est la fabrication d’un dispositif électronique innovant du point de vue des matériaux supports utilisés et des fonctionnalités du circuit électronique. Dans cette thèse, nous étudions un procédé de fabrication de masse de dispositifs électroniques appelé In-Mold Electronics (IME). Celui-ci comporte trois étapes principales
: sérigraphie, thermoformage et surmoulage par injection. Dans l’état de l’art, le polymère de référence en IME est le PolyCarbonate (PC). Notre objectif sera de remplacer le PC par un matériau plus écologique : l’acide PolyLActique (PLA). Ce polymère fait depuis une dizaine d’années l’objet de nombreuses études afin de l’utiliser comme alternative aux polymères techniques issus de la pétrochimie. Le PLA est le polymère biosourcé le plus utilisé aujourd’hui. Il est également biodégradable en compost industriel, ce qui pourrait permettre d’apporter une réponse à la fin de vie des produits et ainsi envisager son utilisation en économie circulaire.

Highly integrated photovoltaic micro-concentrator for space applications

Doctorant : Victor VAREILLES

Laboratoire INSA : INL
Ecole doctorale : ED160 : Electronique Electrotechnique Automatique

Les applications spatiales requièrent de plus en plus d’énergie électrique pour la propulsion, les constellations de satellites et les missions d’exploration en espace lointain. La micro-concentration photovoltaïque peut être une solution pour fabriquer des générateurs solaires hautement performants en diminuant l’usage des cellules solaires à base de matériaux III-V extrêmement coûteux. Prometteuse, cette technologie doit relever les défis posés par les contraintes de masse et de volume dans l'espace. Cette thèse s'articule autour d'un micro-concentrateur innovant, basé sur un réseau de miroirs hexagonaux intégrés dans un nid d'abeille. Les cellules solaires sont fixées sur un substrat en verre placé sur le réseau optique. Cet assemblage est monolithique, compact et léger.
La première partie détaille l’auto-alignement capillaire nécessaire pour positionner à quelques dizaines de microns plusieurs dizaines de milliers de micro-cellules par mètre carré. Des simulations validées par l’expérience sont effectuées pour déterminer l'influence du volume de liquide, de la taille des récepteurs et du positionnement initial des cellules, permettant d'atteindre une précision inférieure à 30 µm.
La deuxième partie se consacre au comportement mécanique du composite sous contrainte thermique. Un modèle par éléments finis permet de concevoir un micro- concentrateur en limitant sa courbure tout en minimisant sa masse.
Enfin, la troisième partie met en avant les différentes étapes de fabrication du prototype et notamment la réalisation des récepteurs déposés par sérigraphie sur le verre support, l’interconnexion des cellules et leur brasure. Un premier rendement d’un mono-module de 21 % a été obtenu sous une irradiance directe de 903 W/m² à une température ambiante de 13°C. Pour une erreur de positionnement de 50 µm de la cellule par rapport à l’optique, les pertes n’excèdent pas 5 %.
Ce travail peut s’appliquer également aux modules photovoltaïques terrestres à base de composite, et de connectiques électriques spécifiques sur substrat verre.

Détection et description de points clés par apprentissage en vue d'un recalage à grande échelle

Doctorant : Nicolas LOISEAU

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 EEA

Les hôpitaux génèrent de plus en plus d'images médicales en 3D. Ces volumes nécessitent un recalage automatique, en vue d'être analyser de manière systématique et à grande échelle. Les points clés sont utilisés pour réduire la durée et la mémoire nécessaire à ce recalage et peuvent être détectés et décrits à l'aide de différentes méthodes classiques, mais également à l'aide de réseaux neuronaux, comme cela a été démontré de nombreuses fois en 2D. Cette thèse présente les résultats et les discussions sur les méthodes de détection et de description de points clés à l'aide de réseaux neuronaux 3D. Deux types de réseaux ont été étudiés pour détecter et/ou décrire des points caractéristiques dans des images médicales 3D. Les premiers réseaux étudiés permettent de décrire les zones entourant directement les points clés, tandis que les seconds effectuent les deux étapes de détection et de description des points clés en une seule fois.