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Jeudi 14 Octobre: Nicolas Parisey et Solenn Stoeckel (BiO3P), Rennes.
Written by Pierre PETERLONGO   

Utilisation de la GPGPU au service de la prise en compte de la complexité biologique en Evolution et en Ecologie ?

10h30 Salle Aurigny

La tendance actuelle en biologie consiste à prendre en compte de plus en plus la complexité biologique des systèmes dans les modèles mathématiques et algorithmiques afin d’analyser les données recueillies sur le terrain et afin de prédire avec précision l’évolution des systèmes étudiés. L’intégration de cette complexité est réalisée via des modèles individus centrés visant à reproduire les comportements non linéaires de ces systèmes et de pourvoir estimer les multiples interactions entre « traits » (=caractère biologique d’intérêt).

La confrontation des données aux modèles en évolution repose sur des méthodes d’inférence de type Approximate Bayesian Computation. Ces modèles n’ont pas de vraisemblance formalisée et sont donc tributaires d’une approximation des distributions par simulations ou modèles mathématiques matriciels lourds. Ces simulations et modèles matriciels nécessitent de grandes puissances de calculs et sont par essence « naïvement parallèles ».

Nous travaillons sur l’évolution des systèmes de reproduction (sexualité complexe, asexualité) et sur leurs conséquences sur l’évolution des espèces. Nous avons développé un modèle de type chaîne de Markov à matrices de transition fixes, cycliques et aléatoires. Ces matrices énormes et souvent creuses nécessitent pour être traitées dans des temps humains acceptables d’être massivement parallélisées.

Outre cette problématique, nous nous intéressons aux phénomènes de colonisation/dispersion des ravageurs de cultures dans les paysages agricoles, toujours en utilisant des modèles individus-centrés. Nous avons ainsi défini des modèles de ravageurs aériens prenant en compte les relations de ces insectes aux variations pédoclimatiques, géographiques et trophiques intervenant à des échelles de plusieurs dizaines de kilomètres. Les résolutions numériques des modèles spatio-temporels sont gourmandes en puissance de calculs. Il est donc intéressant pour nous d’adapter des algorithmes de type automate cellulaire ou système multi-agents en GPGPU.

Nous viendrons exposer notre problématique scientifique (évolution et écologie des espèces ravageuses de culture : enjeux économique et sociaux, paradigmes dans nos thématiques), les modèles que nous développons et quelles sont les possibles interactions entre nos disciplines dans ler but d’identifier avec votre collaboration les moyens permettant le parcours de modèles biologiques visant à intégrer la complexité biologique.

 


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