Systèmes de traitement de données in-natura pour l’observation environnementale sous contrainte énergétique

Contexte général : L'habitabilité de la Terre est menacée pour toutes les formes de vie par l'altération des interactions complexes entre les organismes vivants et le géo-écosystème (air, eau, roches et sols) auxquels ils sont connectés. Comme le souligne également le Résumé à l'intention des décideurs de 2019 du Rapport d'évaluation mondial de l'IPBES sur la biodiversité et les services écosystémiques : « Les objectifs de conservation et d'utilisation durable de la nature et d'atteinte de la durabilité ne peuvent être atteints par les trajectoires actuelles, et les objectifs pour 2030 et au-delà ne peuvent être atteints que par changements transformateurs à travers les facteurs économiques, sociaux, politiques et technologiques. »

Interdiscplinarité: une nécessité ! L’urgence écologique appelle donc les scientifiques à un effort substantiel vers l’interdisciplinarité entre sciences de la Terre, de l’environnement, technologiques et numériques, afin d’élaborer des solutions et techniques innovantes pertinentes pour documenter, sur le long terme, l’évolution des systèmes naturels et anthropisés. Dans ce contexte, les systèmes d’observations pérennes de l’environnement naturel ont un rôle fondamental, mais ceux-ci doivent être « augmentés » pour qu’ils soient capables de fournir les données et services pertinents pour mettre en oeuvre des approches systémiques à des échelles spatiales et temporelles pertinentes, tout en intégrant le défi de leur sobriété énergétique. 

Contexte des observations environnementales : Il faut repenser les stratégies d’observation pour redéfinir le sens et la portée des données acquises in-situ. Il s’agit notamment de repenser l'infrastructure de communication et de traitement de données qui accompagne les réseaux de capteurs hétérogènes, en remplaçant un système (cloud) centralisé où toutes les données sont enregistrées, pour évoluer vers un système (fog/edge) décentralisé où l'intelligence est au plus proche des capteurs, afin de répondre aux besoins d'agilité et de frugalité énergétique et numérique. La nouvelle stratégie d'observation doit ainsi tenir compte de défis thématiques (intermittence des processus d'intérêt), matériels (diversité des flux de données générés, présence de capteurs fixes et mobiles) et numériques (charge de traitement variable, hétérogénéité des réseaux d'accès LoRa, Wifi, 4/5G). 

Objectif de la thèse: L’objectif de cette thèse est de concevoir et adapter le système de Fog-computing développé par l’IRISA pour répondre aux besoins spécifiques de l’observation environnementale. Les solutions proposées seront testées et qualifiées in-natura sur la croix verte, zone du campus de Beaulieu qui a été renaturée. Cet espace commun proche, à l’interface entre laboratoire et observatoire de recherche, a l’ambition de favoriser une vision de l'interdisciplinarité par l’expérimentation, et offre un contexte propice à l’implication des étudiants au cours de travaux pratiques. Il permettra de renforcer les interactions entre les unités de 2 grands secteurs de l’université (systèmes environnementaux, sciences et technologies de l’information).

Approche méthodologique : Le défi scientifique est de répondre aux besoins spécifique d’une plate-forme de type fog computing capable de répondre aux besoins spécifiques de chercheurs en sciences de l’environnement:

• Permettre le traitement de données collectées rapide et efficace pour mettre à jour la stratégie d’observation  (augmentation des fréquences d’échantillonnage, commande d’une action de prélèvement) ou exécuter un modèle numérique qui décrit les données et ainsi définir une réaction à un événement imprévu.. Une même plate-forme doit pouvoir supporter plusieurs applications simultanées avec une grande variabilité de volumes de données à traiter, d’intensité de calcul, etc.
• Permettre une exécution totalement autonome sans intervention humaine. Des plate-formes d’observation pourront à terme être déployées dans des environnements inhospitaliers, où en particulier l’alimentation énergétique sera basée uniquement sur des sources renouvelables (p.ex solaires). Cela crée des problématiques système difficiles d’adaptation des traitements à des quantités variables d’énergie disponible. En période de faible ensoleillement il peut par exemple devenir nécessaire d'éteindre une partie de la plate-forme pour ne conserver que les traitements les plus prioritaires.

Nous utiliserons une méthodologie de recherche expérimentale basée sur un déploiement d’une plate-forme fog computing sur le secteur de la Croix Verte du campus de Beaulieu. Ce prototype servira à la fois à la définition des problématiques scientifiques de la thèse, d’environnement de validation expérimentale des solutions proposées, et de plate-forme d’observation environnementale grandeur nature.

Grandes étapes de la thèse :

Étape 1 : la première étape consistera en une étude des usages des plateformes déjà existantes, de leurs qualités et de leurs limitations. Cette étude bibliographique pourra donner lieu à une première publication scientifique.
 

Étape 2 : la deuxième étape permettra la définition d’une plate-forme logicielle de base qui servira de point de départ à la thèse. Cette plate-forme basée sur des outils existants devra rester aussi simple que possible tout en permettant une certaine flexibilité dans les usages. Elle sera déployée en conditions réelles (autonomie énergétique) dans le secteur de la croix verte du campus de Beaulieu. Ce travail pourra donner lieu à une deuxième publication scientifique.

Étape 3 : La suite de la thèse se fera de façon incrémentale grâce à l’analyse des forces et faiblesses de la plate-forme initiale, et à la proposition de nouvelles techniques pour améliorer son fonctionnement et son autonomie énergétique.

Étape 4 : la dernière étape se focalisera sur la rédaction du manuscript de thèse et la préparation de la soutenance.

Profil recherché

• A master degree in distributed systems and/or Cloud computing.
• A strong interest in environmental sciences and the challenges of addressing the ecological emergency.
• Excellent programming skills in Linux environments.
• Excellent communication and writing skills.
• Good command of English. Note that knowledge of French is appreciated but not required for this position.
• Knowledge of the following technologies is not mandatory but will be considered as a plus:
  • Cloud resource scheduling
  • Distributed container systems: Kubernetes, Docker Swarm.
  • Single-board computers such as Raspberry PI
     

Doing a PhD is a job unlike any other, and even more so with an interdisciplinary topic such as this one. Please read this document carefully to decide whether a PhD is the right career move for you: https://medium.com/great-research/do-you-need-a-ph-d-f78d2fb0f286