Réalisations

Modélisation des Informations pour le développement de la construction durable (MINDOC)

Le secteur du bâtiment consomme en France près de 43% de l’énergie produite chaque année[1]. La production de cette énergie contribue progressivement au réchauffement climatique du fait de l’émission d’une forte quantité de gaz à effet de serre. Il est également le premier en consommation de matières premières non renouvelables et en production de déchets. Améliorer les méthodes utilisées dans le secteur du bâtiment contribuerait donc significativement à réduire sa facture énergétique et donc son empreinte écologique en préservant ainsi notre environnement. La maquette numérique du bâtiment ainsi que les informations qui y sont attachées – le BIM , constituent aujourd’hui un des outils innovants pouvant contribuer au suivi de l’infrastructure tout au long de son cycle de vie. De même, plusieurs bases de données environnementales existent afin de faciliter le choix des matériaux de construction pour une conception durable des bâtiments. L’IA  en général et les ontologies en particulier sont des pistes envisageables pour propulser la construction durable des bâtiments. Le manque d’interopérabilité entre les outils du bâtiment, la diversité d’unités fonctionnelles dans les bases environnementales sont autant d’obstacles aux désirs de durabilité. Pour satisfaire ces derniers, MINDOC propose une méthodologie et la mise en œuvre d’un outil d’aide à la décision durable basé sur le BIM.

S1P6

Figure 1 : Contexte et Objectifs de MINDOC

Objectifs scientifiques

 Proposer une méthodologie d’échange basée sur les ontologies afin de parfaire l’échange entre les outils BIM tout au long du cycle de vie du bâtiment.

 Mettre en œuvre un outil d’aide à la décision durable basé sur le BIM & promouvoir l’utilisation de matériaux à faible impact environnemental.

Contacts

justine-flore.tchouanguem-djuedja@enit.fr, camille.magniont@insa-toulouse.fr, fabanda@brookes.ac.uk, mohamed-hedi.karray@enit.fr, Bernard.Kamsu-Foguem@enit.fr

 

Habitat intelligent : réseaux de capteurs au service de l’efficacité énergétique

L’habitat du futur est une préoccupation actuelle qui a plusieurs objectifs dont celui du suivi et du contrôle intelligents de la consommation énergétique. En effet, il est possible aujourd’hui d’équiper la maison de capteurs connectés en réseau, pour acquérir une meilleure connaissance de la consommation énergétique des équipements mais également pour donner à l’utilisateur la possibilité de piloter son habitat via des commandes envoyées aux actionneurs à travers une tablette ou un téléphone. Cette connaissance permet aussi d’identifier des profils de comportements permettant d’optimiser la consommation d’énergie.

L’étape suivante consiste à rendre le système intelligent pour que ce soit lui qui décide des ordres à passer au système afin d’optimiser le confort, la sécurité, la sûreté et les économies d’énergies.

S1P4

Figure 1 : systèmes de gestion de l'énergie dans la maison intelligente 

 

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

 Déploiement d’un réseau de capteurs hétérogènes pour le suivi de la consommation d’énergie dans un habitat.

 Conception  d’un prototype pour le pilotage de l’autoconsommation.

Contacts

Abdelhadi.bentayeb@irit.fr, kacimi@irit.fr, berangere.lartigue@univ-tlse3.fr, philippe.rerat@habitat-energies.com

 

Planification de services cloud pour des centres de calculs alimentés avec des sources d'énergie renouvelables

Aujourd’hui, les nouvelles technologies représentent une part importante de la consommation électrique mondiale. Avec l’émergence et le développement du cloud computing et des grandes plateformes en ligne, le nombre et la taille des centres de données est en augmentation constante. Pour réduire les coûts économiques et écologiques engendrés par leur importante consommation électrique, une possibilité émergente consiste à installer des sources d’énergies renouvelables à proximité de ces centres. Cependant, le caractère intermittent des sources solaires et éoliennes, dont la production dépend des conditions météorologiques, fait émerger de nouveaux défis. Le projet ANR  DATAZERO s’intéresse à l’alimentation de centres de données de taille moyenne (jusqu’à 1MW) par un ensemble de sources renouvelables et de dispositifs de stockages traditionnels (batteries) et innovants (piles à combustible et électrolyseurs). Afin de trouver un compromis entre besoins électriques pour assurer le fonctionnement du centre de données et qualité de l’énergie utilisée, un mécanisme de négociation est proposé.

 

S1P3

Figure 1 : Représentation d’un centre de données disposant de sources renouvelables. Le module de négociation communique avec les modules de décision électrique et informatique.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Évaluer l’intérêt de la planification de l’utilisation de l’énergie dans un tel centre

 Proposer des mécanismes de négociation nécessitant peu d’informations

 Évaluer l’impact de la limitation des informations disponibles pour l’optimisation

Contacts

Léo Grange (leo.grange@irit.fr)

Encadrants : Patricia Stolf (patricia.stolf@irit.fr), Georges Da Costa (dacosta@irit.fr)

 

Conception d’un réseau LVDC à base de sources d’énergie durable et de plusieurs types d’éléments de stockage électrochimiques

Dans le contexte de l’intégration de sources d’énergie renouvelables dans les réseaux électriques, les « Solar fuels » ont été identifiés comme une potentielle solution technologique, notamment pour le Japon. Le LAAS (Toulouse) et le RCAST (Tokyo) se sont associés dans le cadre d’un laboratoire international commun NextPV afin de répondre aux challenges technologiques de la transformation d’énergie solaire en hydrogène. Dans le but d’optimiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24, la structure présentée en Figure 1 est proposée. L’énergie solaire est captée par des cellules photovoltaïques à haut rendement dites « multi-jonction ». Un étage de conversion DC/DC comprenant un micro-convertisseur Boost par cellule photovoltaïque, appelé architecture distribuée, permet d’alimenter un bus DC basse tension tout en maximisant la puissance fournie par les cellules. Ce bus alimente à son tour des électrolyseurs à travers un deuxième étage de conversion DC/DC distribué comprenant des convertisseurs Buck. Les électrolyseurs fonctionnent ainsi à leur tension d’alimentation optimale et produisent de l’hydrogène à rendement maximal. Des batteries Lithium sont ajoutées comme solution de stockage électrochimique afin d’assurer le fonctionnement des électrolyseurs face aux intermittences typiques de l’ensoleillement (ombrages, nuages, cycles jour/nuit).

Objectifs scientifiques

Les objectifs du système sont :

 Maximiser la production solaire photovoltaïque.

 Maximiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24

 Minimiser les pertes de conversion d’énergie

S1P1

Figure 1 : « Système optimisé de conversion d’énergie Solaire en Hydrogène »

Contacts

kneuhaus@laas.fr, alonsoc@laas.fr

 

autocampus : Terrain d’expérimentations pour véhicules autonomes, connectés sur le campus de l’Université Toulouse III Paul Sabatier

En 2013, l’université Toulouse III Paul Sabatier a lancé l’opération scientifique neOCampus qui vise à renforcer la collaboration entre les laboratoires de l’université en croisant les domaines d’applications.

Aujourd’hui l’université souhaite devenir un territoire d’expérimentations pour les systèmes de transport autonomes et connectés, lequel bénéficiera des instrumentations déployées sur le campus et de l’écosystème d’innovations de neOCampus.

Objectifs

- Equiper le campus de l’Université Paul Sabatier pour en faire un lieu unique et original pour expérimenter et valider les véhicules connectés et autonomes In Vivo c’est-à-dire dans un environnement correspondant à un milieu urbain facilement maîtrisable

- Faire émerger et de développer des projets alliant des partenaires académiques et industriels sur cette infrastructure dédiée aux systèmes de transport autonomes et connectés

En savoir plus : Plaquette_autOCampus_janvier_2018.01

Contact

autocampus.contact@univ-tlse3.fr

LoRaWAN pour la collecte des Relevés de compteurs

lora

L’opération neOCampus vise à doter le campus de l’Université d’une intelligence pervasive au service des utilisateurs. Pour cela, elle s’appuie sur un grand nombre de capteurs et effecteurs disséminés dans les bâtiments (e.g température, luminosité, volets roulants...) mais également en extérieur.

Pour permettre une analyse pertinente et représentative d’un environnement, il est important de disposer d’un grand nombre de capteurs: outre l’amélioration de la précision des applications et des modèles exploitants ces données, cela permet également de détecter les éventuelles anomalies de capteurs.

A ce jour, ce sont, pour l’essentiel, des capteurs filaires qui sont déployés dans neOCampus, majoritairement à base de modules Raspberry Pi et ESP8266. Néanmoins, il est des équipements pour lesquels la collecte de l’information ne peut tout simplement pas faire être envisagée via une liaison filaire: les compteurs d’eau ou encore les compteurs électriques situés dans des lieus dépourvus d’infrastructure réseau imposent la mise en œuvre de liaisons radio.

Mise en œuvre

La remontée d’informations par liaison sans fil à l’échelle d’un campus nécessite l’emploi de technologies de communications longue portée. Bien que très répandue dans le monde de l’IoT (i.e Internet Of Things), nous avons préféré l’emploi de la nouvelle technologie LoRa à SigFox. Outre une consommation maitrisée (max. 40mA) et une portée significative (15km LOS et 2 à 3km en milieu dense), la technologie LoRa autorise surtout le déploiement d’une infrastructure réseau propre. Ainsi, il n’est plus nécessaire de mettre en place une gestion des abonnements associés aux différents end-devices déployés sur le campus.

L’objectif de ces travaux est la réalisation d’un démonstrateur permettant à des compteurs électriques modbus (rs-485) une remontée d’informations vers la plateforme neOCampus via un réseau privé LoRa. Nous avons ainsi implémenté une passerelle modbus vers LoRa au moyen d’un Raspeberry PI 3 et d’un module Microchip RN2483. Ce dernier prend en charge toute la pile de protocole LoRaWAN et dispose d’une liaison série avec laquelle interagit le système hôte. Bien entendu cette solution est adaptable a tout type de compteurs ou tout type de données a transmettre, mais toujours en respectant la règle des 1% d’utilisation de la bande de fréquences.

Avec des centaines de compteurs électriques répartis sur le campus, la possibilité d’un suivi des consommations fluides en temps réel est un point clé pour des services tels que le SGE (Service Gestion et Exploitation du rectorat). L’infrastructure du réseau privée LoRa est à ce jour opérationnelle avec une première passerelle positionnée sur le toit de la BU Sciences et une seconde à la BU Santé pour une couverture allant bien au-delà du seul campus. Enfin une prochaine version compacte de cette passerelle modbus vers LoRa occupera dans un tableau électrique le même emplacement qu’un disjoncteur unipolaire.

Contacts

- Fernandes (IRIT) : Alexandre.Fernandes@irit.fr 

- Rahim Kacimi (IRIT) : Rahim.Kacimi@irit.fr 

- Francois Thiebolt (IRIT) : Francois.Thiebolt@irit.fr 

 

Conception de systèmes complexes à base de systèmes hétérogènes interopérables

Le nombre exponentiel d’appareils électroniques utilisés quotidiennement ainsi que leurs interactions entraîne le passage d’une vision de systèmes multifonctions utilisés indépendamment vers des systèmes réellement distribués et éparpillés dans l’environnement. L’hétérogénéité des composants constituant certains de ces systèmes conduit finalement à les qualifier de “complexes”. La difficulté d’avoir une bonne vision de l’ensemble de ces sous-systèmes et la probabilité d’erreur de conception importante amène à réfléchir sur la possibilité de spécifier le système global et vérifier la conception à l’aide de prototypes inter-dépendants simulés. Quand un système complexe nécessite l’emploi de différents composants spécifiés par différents concepteurs travaillant sur des domaines différents, ceci augmente fortement le nombre de prototypes virtuels. Ces différents composants ont malheureusement tendance à demeurer trop indépendants les uns des autres empêchant ainsi à la fois les différents concepteurs de collaborer et leurs systèmes d’être interconnectés en vue de remplir une ou plusieurs tâches qui ne pourraient pas être accomplies par l’un de ces elements seulement. Le besoin de communication et de coopération s’impose et pousse le/les concepteur(s) à les interopérer pour la mise en oeuvre d’une co-simulation encourageant le dialogue entre les disciplines et réduisant les erreurs, le coût et le temps de développement. On participera à la conception d’un système de co-simulation qui intègre différents outils de simulation-métiers basés sur la modélisation du comportement de dispositifs comme la simulation énergétique et la simulation d’usure de matériaux de construction au sein de la même plateforme

Objectifs scientifiques

Prendre en compte les notions d’architecture, de communication (entre les simulateurs ou avec les utilisateurs) et de visualisation pour définir les modèles d’architecture. L’analyse de l’architecture gérant l’interopérabilité (automatiquement ou en rajoutant des composants complémentaires) ainsi que la validation de cette architecture Le développement d’un outil de vérification de certaines propriétés de l’architecture, comme la cohérence la sémantique

Contacts

- Yassine MOTIE (IRIT-LAAS) : yassine.motie@irit.fr

- Alexandre Nketsa (LAAS) : alex@laas.fr

- Philippe Truillet (IRIT) :  philippe.truillet@irit.fr

 

Smart user-centric modeling using opportunistic artefact composition

L’intelligence ambiante vise à offrir un espace “intelligent” permettant à des humains, dans leur vie quotidienne, d’accéder à l’information et aux services numériques embarques dans des objets connectes et mobiles, et d’interagir avec eux d’une manière appropriée, naturelle et conviviale. Dans ce contexte instable et dynamique où les besoins évoluent en fonction de la situation, les services et les modalités d’interaction doivent s’adapter de manière autonome afin de rendre le bon service au bon moment sans demande explicite de l’humain. La définition d’une approche nouvelle pour la construction d’applications par assemblage de composants de manière automatique et “opportuniste” a été amorcée pour apporter une réponse originale à ces problèmes. Se pose alors le problème d’une représentation des applications qui soit compréhensible par des utilisateurs non spécialistes. La modélisation et l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) peuvent apporter des réponses à ces questions de représentation. Le travail de stage s’inscrit dans la continuité de ces travaux autour de la composition opportuniste de composants logiciels et de fragments d’IHM pour une interaction adaptative en environnement ambiant. Il vise ainsi à essayer de faire converger deux axes de recherches de deux équipes de l’IRIT : l’équipe SMAC “Systèmes multi-Agents Coopératifs” et l’équipe MACAO “Modèles, Architectures, Composants, Agilité et prOcessus”.

Objectifs scientifiques

Notre objectif est de permettre à l’utilisateur de participer au processus de composition. Le système de composition pourrait, par exemple, faire des suggestions à l’utilisateur et lui permettre de les modifier et/ou de les valider. Pour cela, il faut ajouter un module qui présente à l’utilisateur, dans un langage dédié (DSL), le modèle d’un assemblage de composants émergent obtenu par composition opportuniste, et un autre module qui permet à l’utilisateur d’éditer un modèle d’assemblage et de traduire le modèle en un assemblage réel de composants. Les prototypes développes pour ces deux modules reposent sur des techniques de transformation de modèles et les technologies Sirius et Acceleo intégrées à Eclipse Modeling Framework (EMF). Comme perspective de ce travail, les modèles assemblés pourront être mémorisés par le système de composition par apprentissage de modèles.

Contacts

- Takwa Kochbati (IRIT) : Takwa.Kochbati@irit.fr

- Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : Jean-Paul.Arcangeli@irit.fr

- Jean-Michel Bruel (IRIT) : Jean-Michel.Bruel@irit.fr

- Sylvie Trouilhet (IRIT) : Sylvie.Trouilhet@irit.fr

 

Moteur d’assemblage dynamique et opportuniste de composants logiciels

La composition logicielle opportuniste vise à offrir à un utilisateur les bons services au bon moment, même si celui-ci évolue dans un environnement instable et dynamique. Les services proposés sont le résultat d’assemblages de composants logiciels “enfouis” dans l’environnement. Les assemblages se réalisent automatiquement et dynamiquement en fonction des composants qui sont disponibles et en situation d’interagir, et ceci, sans que leur composition n’ait été planifiée. De manière générale, cette approche pose un certain nombre de problèmes parmi lesquels l’identification des composants et la sensibilité au contexte, la composabilité (connexion entre services requis et fournis) et la sémantique de l’assemblage obtenu, la réalisation automatique de la composition, la maîtrise de la combinatoire et la validation (prise en compte de l’intérêt de l’utilisateur). La solution que nous développons est fortement décentralisée, basée sur un système multi-agent qui est le moteur de la composition opportuniste : des agents, situés au niveau des composants et des services et dotés de capacités d’apprentissage, décident localement des connexions et les supervisent. Ce projet de recherche fait l’objet de collaborations entre les équipes SMAC et MACAO de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Rainbow du Laboratoire I3S de l’Université de Nice-Sophia Antipolis et IIHM du Laboratoire d’Informatique de Grenoble. 

Objectifs scientifiques

 Actuellement nous disposons d’une première version du moteur de composition sur laquelle s’exécute une démonstration à base de composants Android et Arduino. L’objectif du stage est de consolider cette solution pour avoir une version opérationnelle et maintenable d’un moteur composé de quatre types de composants logiciels Sonde, Medium, Unifieur et Agent. La fonction du moteur d’assemblage est de connecter et de déconnecter des services, fournis et requis par des composants logiciels présents (disponibles) dans un environnement dynamique et ouvert. L’autre volet du stage porte sur les décisions des agents. Les agents, associés aux services, décident de leurs actions (connecter/déconnecter un service, créer un agent, augmenter/diminuer sa confiance en un autre agent…), en fonction de leurs perceptions locales et des interactions avec les autres agents. Il s’agit d’enrichir les mécanismes d’apprentissage pour la prise en compte du contexte et des compositions antérieures. Les propositions seront validées au travers de cas d’utilisation réalistes, en particulier en lien avec l’opération neOCampus pour un campus connecté, innovant, intelligent et durable. 

Contacts

- Sondes Benzarti (IRIT) : sondes.benzarti@irit.fr

- Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : jean-paul.arcangeli@irit.fr

- Sylvie Trouilhet (IRIT) : sylvie.trouilhet@irit.fr

 

Visualisation en ligne des données neOCampus

map_campusmap_salle

graphe

Les salles de cours du campus sont progressivement équipées de capteurs et effecteurs variés (température, humidité, luminosité, qualité de l’air, volets et luminaires pilotables, etc) afin de mieux comprendre les dynamiques des bâtiments et donc mieux les utiliser. Le site monitOCampus permet de monitorer ces données.

Ce site offre une visualisation multi-vue et multi-échelle des données issues des capteurs neOCampus, mises à jour en permanence. Ces données sont présentées sous forme géolocalisée, sous forme de courbes, ou de tableaux de données brutes. Plusieurs niveaux (campus, bâtiments, salles) sont disponibles pour chacune de ces formes. Il dispose d’un outil de filtrage et d’un outil de graphes à la demande. La navigation est facilité grâce à des bâtiments, salles et capteurs cliquables sur les vues cartes ainsi que des menus latéraux permanents.

Visitez www.neocampus.univ-tlse3.fr/monitocampus (accessible à la rentrée 2017).

Contacts

- Ludovic Burg (IRIT) : ludovic.burg@irit.fr

- Jérémy Boes (IRIT) : jeremy.boes@irit.fr

- Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr

 

Back to Top