Efficacité Calculatoire Des Techniques
Il y a 2 mois
**Efficacité calculatoire des techniques d'apprentissage fédéré sur infrastructure edge-cloud**:
- Réf
- **ABG-115329**
- Sujet de Thèse- 19/06/2023- Financement public/privé- CESI de Strasbourg- Lieu de travail- Strasbourg - Grand Est - France- Intitulé du sujet- Efficacité calculatoire des techniques d'apprentissage fédéré sur infrastructure edge-cloud- Champs scientifiques- Informatique
- Mots clés- IoT, Calcul distribué, Edge-cloud computing, Intelligence Artificielle, Apprentissage fédéré, Efficacité énergétique, Bâtiments et ville du futur**Description du sujet**:
**Contexte scientifique**
L’intégration du numérique dans le bâtiment est une opportunité pour répondre aux ambitions d’efficacité énergétique. L’instrumentation massive des bâtiments par des capteurs interconnectés et l’agrégation des données, mesurées par les senseurs, dans la maquette numérique ouvre la voie à une gestion optimisée de l’énergie. L’ambition du projet est de traiter les données collectées via une plateforme numérique capable de réduire la consommation énergétique des bâtiments, d’habitation, tertiaires ou industriels, tout en garantissant l’exploitabilité des infrastructures et le confort des usagers. Pour aboutir, les données sont en premier lieu collectées puis traitées sur les terminaux. Elles sont ensuite propagées afin d'alimenter des modèles d'apprentissage fédéré (FL) entraînés sur une infrastructure distribuée. Sur base de ces modèles, des systèmes de prise de décision génèrent les actions locales adéquates afin d’optimiser les flux d’énergie. Dans le cadre de ce projet, nous nous intéressons à l'orchestration de l'exécution des opérations de manière à minimiser les temps de communication et de calcul des nœuds d'apprentissage fédéré.
**Sujet de thèse**
Aussi, pour aboutir à un système performant deux éléments complémentaires seront ainsi à étudier au cours de la thèse. En premier lieu, il s'agit d'établir un modèle prédictif de la consommation énergétique des bâtiments à la fois fiable et peu gourmand en calculs et échange d'informations. Dans un second temps, l'objectif sera de répartir la charge de calcul sur des ressources hétérogènes, potentiellement massivement parallèles et distribuées pour minimiser les temps d'exécution.
[1] A. Abboud, A. Brahmia, R. Mazeranny, A. Abouaissa and A. Shahin, “A Hybrid Aggregation Approach for Federated Learning to Improve Energy Consumption in Smart Buildings”, In: In: International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC), 2023.
[2] M. Savi and F. Olivadese. « Short-term energy consumption forecasting at the edge: "A federated learning approach". In: IEEE Access 9 (2021), p. 95949-95969.
[3] A. Taïk and S. Cherkaoui. « Electrical load forecasting using edge computing and federated learning ». In: ICC 2020-2020 IEEE international conference on communications (ICC). IEEE. 2020, p. 1-6.
[4] A. Yousefpour et al. « All one needs to know about fog computing and related edge computing paradigms: A complete survey ». In: Journal of Systems Architecture 98 (sept.
2019), p. 289-330.
[5] L. Liu et al. « Dependent Task Placement and Scheduling with Function Configuration in Edge Computing ». In: Proceedings of the International Symposium on Quality of Service. IWQoS ’19. Phoenix, Arizona: Association for Computing Machinery, 2019. isbn : 9781450367783.
[6] S. Wang et al. « Adaptive federated learning in resource constrained edge computing systems ». In: IEEE journal on selected areas in communications 37.6 (2019), p. 1205-1221.
[7] M. Abadi et al. « TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning ». In: Proceedings of the 12th USENIX Conference on Operating Systems Design and Implementation. OSDI’16. Savannah, GA, USA: USENIX Association, 2016, p. 265-283.
[8] C. Peng. « Intelligent Device Selection in Federated Edge Learning with Energy Efficiency ». PhD thesis. 2021.
[9] Y. G. Kim and C.J. Wu. « Autofl: Enabling heterogeneity-aware energy efficient federated learning ». In: MICRO-54: 54th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture. 2021, p. 183-198.
**Prise de fonction**:
- 01/09/2023**Nature du financement**:
- Financement public/privé**Précisions sur le financement**:
- Cofinancement Région Grand-Est et CESI Région Est**Présentation établissement et labo d'accueil**:
- CESI de StrasbourgCESI LINEACT (UR 7527), Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires, anticipe et accompagne les mutations technologiques des secteurs et des services liés à l’industrie et au BTP. La proximité historique de CESI avec les entreprises est un élément déterminant pour nos activités de recherche, et a conduit à concentrer les efforts sur une recherche appliquée proche de l’entreprise et en partenariat avec elles.
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