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SANDMAN: a Multi-Agent System for Anomaly Detection in Smart Buildings

Context Presentation

The number of sensors in buildings is constantly increasing, thanks to more accessible costs and the obvious interest of their use for optimized management. In this thesis we are interested in the use of data from these sensors to detect anomalies in buildings. These data, which are very numerous, can be of unknown and heterogeneous types.An anomaly is defined as unexpected and undesirable behaviour in a system and may depend on the context. In order to be able to deploy an anomaly detection system as widely as possible, it is necessary to create a decision support tool for energy experts. To address these issues, a system based on cooperative multi-agent systems implementing AMAS theory is being developed that allows anomalies to be detected by supervised learning. The anomaly detection system must take advantage of the feedback from one or more experts who label certain instances as anomalies or non-anomalies. These feedback are used for learning. The system we develop allows the addition or removal of new sensors without interrupting the detection of anomalies.

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The system classifies situations

 

Scientific Goals

- Improve energy efficiency

- Detect anomalies in real time

- Learn continuously from the expert feedback

Keywords

Multi-Agent Systems, Smart Buildings, Internet of Things, Supervised Learning, Anomaly Detection

Contacts

Maxime.houssin@irit.fr

 

 

Déploiement de services autonomiques dans un contexte IoT

Au cours des dernières années, l'Internet des objets (IoT) a évolué à une vitesse exceptionnelle permettant ainsi de connecter un nombre important d'objets hétérogènes (capteurs, actionneurs, smartphone, application, etc.). Les domaines d'applications sont ainsi très larges avec des applications industrielles (usine du futur), dans les collectivités (villes intelligentes, campus intelligent), écologiques et économiques (gestion de l'énergie) ou bien encore individuels (aide au diagnostic médical, confort de vie, domotique). De nombreux verrous sont à lever en terme de recherche notamment dû au nombre d’entités important (potentiellement plusieurs milliers, millions, milliards d’objets), à la quantité d’information « brut » générée et au besoin de construire de nouveaux usages à base de nouveaux services les plus intelligents possibles le tout sous des contraintes de qualité de service variées. Cette thèse se concentrera plus particulièrement sur ce dernier point. Les infrastructures à mettre en place pour déployer une architecture IoT font l’objet de travaux dans les organismes de standardisation (ETSI, OneM2M, etc) ou consortium industriel (OCF, OMA, etc) avec actuellement un rapprochement sensible vers les architectures de type fog ou edge computing (EdgeX). Le modèle classique de l’IoT amenant les devices à envoyer des informations via les gateways au cloud qui ensuite fournit les services aux applications trouve des extensions dans l’approche fog ou edge permettant de rapprocher les services au plus proche des usagers en s’appuyant notamment sur les gateways.

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Figure 1 : « IoT services placement  in a Fog computing infrastructure »

Objectifs scientifiques

 L’objectif de la thèse est de concevoir un Framework autonome et intelligent pour  le placement et l’orchestration des services d’applications IoT sur une infrastructure hautement distribuée, dynamique et hétérogène , le but est de pouvoir  prendre en compte différents critères de qualité de services (QoS) et les coûts énergétiques  avec une gestion des  differents niveaux de virtualisation ( conteneur,VM, OSGi etc.) et une tolérance au passage à l’échelle, aux changements de contexte (etat et performances du réseau, mobilité utilisateurs), aux pannes et au anomalies.

Contacts

tanissia.djemai@irit.fr, patricia.stolf@irit.fr, jean-marc.pierson@irit.fr, monteil@laas.fr

 

Stratégies de caching dans l’Internet des Objets

La prolifération des objets connectés et la demande croissante d’une distribution fondée sur le contenu ont motivé le développement d'approches centrées sur les données. De nos jours, les personnes utilisent leurs appareils pour partager leurs propres contenus et ils sont intéressés par d’autres contenus sans avoir à se soucier de leur localisation. Pour faire face à cette demande, le concept de réseaux centrés sur l'information «Information-Centric Networking» a vu le jour. ICN propose une nouvelle architecture où les contenus sont récupérés en utilisant des noms de contenus uniques à la place des adresses de nœuds. Cette approche peut fournir un service d'infrastructure de réseau mieux adapté à l'utilisation actuelle en termes de distribution de contenus, de mobilité et de défaillances dans l’Internet des objets.

L’objectif de ce stage est de proposer une stratégie de caching qui tient compte des limitations des réseaux de capteurs. L’idée est d’utiliser des techniques de placement de données permettant de réduire les temps de réponses ainsi que l'énergie consommée par le réseau. 

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Figure 1 : « Stratégie de caching qui consiste à cacher sur la moitié du trajet »

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

 Etude des stratégies de caching existantes dans les réseaux de capteurs 

 Proposer une stratégie optimale pour le placement des contenus

 Evaluation de performance (Consommation d’énergie, diversité, stretch, délais, …)

 

Contacts

Ilyes.Fathallah@irit.fr, Ghada.Jaber@irit.fr, Rahim.Kacimi@irit.fr

 

 

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