Post-doctorant (F/H) Comportements en Essaim : Des Modèles Mathématiques à L'expérimentation Avec Drones Crazyflies

**Type de contrat**: CDD **Niveau de diplôme exigé**: Thèse ou équivalent **Fonction**: Post-Doctorant **Niveau d'expérience souhaité**: Jusqu'à 3 ans **A propos du centre ou de la direction fonctionnelle**: Le centre Inria de Lyon est le 9ème centre de recherche Inria. Créé en janvier 2022, il regroupe environ 320 personnes au sein de 19 équipes de recherche et des services supports à la recherche. Ses équipes sont localisées à Villeurbanne, à Lyon Gerland, ainsi qu’à Saint-Etienne. Le centre de Lyon est présent dans les domaines du logiciel, du calcul distribué et haute performance, des systèmes embarqués, du calcul quantique et de respect de la vie privée dans le monde numérique, mais aussi de la santé et de la biologie numériques. **Contexte et atouts du poste**: Le post-doc se déroulera dans l’équipe**Chroma à Lyon**. L’équipe étudie des algorithmes et des modèles pour permettre à des agents/robots autonomes de percevoir, décider et s'adapter à leur environnement, en combinant méthodes probabilistes, machine learning, techniques de planification, prise de décision multi-agents et outils d’optimisation sous contraintes. L'équipe développe et maintient plusieurs plateformes expérimentales, et est impliquée dans plusieurs projets académiques et industriels dans le domaine de la robotique mobile et aérienne. Ce post-doc de deux ans s'inscrit dans le cadre du projet INRIA/AID**BioSwarm : Algorithmes bio-inspirés pour la recherche collective et la prise de décision dans les essaims de drones**. Le post-doc sera réalisé en collaboration avec Olivier Simonin (CITI/Chroma) et Emanuele Natale (Inria Sophia Antipolis), porteurs du projet BioSwarm. **Mission confiée**: Dans ce post-doc, la problématique centrale est l'étude du passage des modèles discrets simplifiés de comportements observés dans la nature, en particulier chez les insectes, vers des comportements exploitables par un essaim de robots aériens (swarm of UAVs). Certaines propriétés ou tâches peuvent être réalisées avec une forte robustesse sans requérir des communications lourdes ou centralisées. Les modèles mathématiques de certains de ces comportements permettent d’étudier et montrer ces propriétés, mais en retour il reste difficile et peu étudié comment ils peuvent être portés sur des systèmes réels autonomes, comme une flotte de robots mobiles. C’est ce passage du modèle mathématique au modèle robotique, soutenu par l’expérimentation, qui est l’objet d’étude de ce post-doc (comme par exemple dans [3]). La partie expérimentale sera réalisée avec la plateforme de mini-drones CrazyFlies disponible dans l’équipe Chroma. Le travail se focalisera sur deux modèles récents de la littérature: - L’évaluation par des agents de leur densité dans un espace limité selon un modèle inspiré du comportements des fourmis [1]. Cet article propose un algorithme reposant sur les marches aléatoires. L’enjeu sera d’étudier comment ce modèle, proposé dans un cadre discret 2D, peut être étendu à un contexte continu et 3D d’une flotte de mini-drones CrazyFlies. - Dans [2] la formalisation mathématique d'un mécanisme neurologique dans le circuit olfactif de la drosophile a permis une nouvelle implémentation d'un classifieur pour le regroupement des plus proches voisins (NNC) dans la configuration difficile de l'apprentissage fédéré (AF). Il s'agira d'examiner comment ce modèle peut être adapté à une tâche d'apprentissage dans une flotte de drones autonomes aux communications limitées. Le (La) post-doctorant(e) recruté(e) sera intégré(e) à l'équipe Chroma travaillant sur plusieurs projets robotiques, et travaillera en collaboration avec l’ingénieur de recherche responsable de la plateforme de drones (Nicolas Valle). Il (Elle) visera à publier les travaux dans des conférences et des revues internationales en IA et en robotique. [1] C. Musco, H-H. Su, and N. A. Lynch, "Ant-inspired density estimation via random walks" Proc. Natl. Acad. Sci. (PNAS), 114 (40), pp 10534-10541, 2017 [2] P. Ram and K. Sinha "Federated Nearest Neighbor Classification with a Colony of Fruit-Flies", Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(7), pp 8036-8044. 2022. [3] A. Glad, O. Simonin, O. Buffet, F. Charpillet "Influence of Different Execution Models on Patrolling Ants Behavior : from Agents to Robots", 9th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS'10), 2010. **Principales activités**: Les activités du (de la) post-doctorant(e) recruté(e) consisteront à: - Etudier et adapter des modèles mathématiques et des algoritmes bio-inspirés au cadre d’une flotte de robots aériens. - Implementer et réaliser des expérimentations avec une flotte de drones CrazyFlies. Un travail préalable en simulation est à prévoir. - Évaluer les performances des tâches réalisées avec drones, et analyser les propriétés initialement définis dans le modèle mathématique. - Diffuser les résultats via des publications dans des conférences et journaux en IA et