Projets

On s'intéresse dans ce sujet au partage d'une ressource continue (par exemple, des gateaux) par des agents sur un réseau. Chaque paire d'agent sur le réseau négocie le partage d'un gateau. Le pouvoir de négociation est dépendant des options alternatives dont dispose chaque agent sur le réseau. Le réseau est en équilibre quand aucun agent ne souhaite re-négocier avec un de ses voisins. Cette notion d'équilibre (balanced outcomes, équilibres de partage) repose sur une définition sous forme de point fixe et a été étudiée par Kleinberg et Tardos.

Nous disposons deux types de robots mobiles autonomes à l'ISIR, une dizaine de Thymios-2 (équipé d'une Raspberry Pi) et une vingtaine de robots Mona. Il s'agit de robots d'environ 6-12cm de diamètres, programmable directement en C ou en Python, sur lesquels nous avons déjà développé du code qui pourra servir d'exemples pour commencer ce projet.

Co-encadrement: Nicolas Bredèche et Stéphane Doncieux

L'objectif de ce projet Androide est d'explorer la possibilité d'apprendre par imitation dans le contexte d'un essaim de robots.

Les algorithmes d'apprentissage par renforcement visent à trouver une politique permettant de déterminer l'action à appliquer dans un état donné pour maximiser une récompense sur un certain horizon. La robotique cumule plusieurs défis pour ces algorithmes. Les espaces d'états comme les espace d'action sont continus, les récompenses sont rares, les fonctions de transition peuvent être bruitées, etc. Une solution à ces défis consiste à définir des politiques paramétrées et à explorer l'espace de ces paramètres en testant les politiques correspondantes et en mesurant la récompense obtenue.

Le problème des mariages stables est au coeur de nombreuses procédures d'affectation, la plus connue en France
étant probablement ParcourSup. Il y a dans ce problème deux types de joueurs (hommes/femmes, candidat(e)s/universités,...),
chaque joueur d'un type donnant ses préférences sur les joueurs de l'autre type (les universités classent les
candidat(e)s par exemple). Le but est de trouver une affectation/un couplage vérifiant une propriété de stabilité.
L'algorithme le plus connu pour trouver une telle affectation est l'algorithme de Gale-Shapley.

Poursuivre l'élaboration d'un algorithme décentralisé reproduisant le comportement d'un blob.

L’objectif de ce sujet est, en s'appuyant sur le travail réalisé l'année passée, d'enrichir le comportement d'un agent de supervision afin de permettre aux utilisateurs de suivre dynamiquement le comportement des protocoles en cours d’exécution sur la plateforme JADE [5]. L'agent de supervision a la capacité de voir passer tous les messages des agents qui lui sont rattachés. Il lui faut maintenant détecter, identifier et signaler les éventuels dysfonctionnements.

l'objectif de ce p-androide est de faire évoluer une application existante qui réalise une interface entre une station sol définissant le plan de de vol d'un drone, un controleur de vol (IA ou humain), et une plateforme de réalisation (simulateur gazebo ou un drone réel), afin de pouvoir tester différentes stratégies de vol.

Les réseaux bayésiens (BNs) sont un modèle probabiliste qui s’appuie sur un graphe (orienté sans cycle) pour représenter une distribution jointe d’un grand nombre de variables aléatoires. Ce modèle à la fois numérique (distribution) et qualitatif (graphe) est un point de contact intéressant entre probabilités, statistiques et intelligence artificielle.

Il permet d’implémenter des outils de raisonnement, de calcul de fiabilité, d’explications causales, mais aussi d’apprentissages statistiques et des outils de classification (machine learning, etc.).