L’équipe Optimisation, Apprentissage et Sciences de l’Information et des Communications (ILOCOS) effectue des recherches fondamentales et appliquées sur la conception de futurs systèmes de télécommunications sans fil. Les membres de l’équipe appliquent des outils mathématiques tels que l’optimisation stochastique, la théorie des files d’attente, la théorie de l’information, et l’apprentissage automatique à la modélisation, la conception inter-couches, l’optimisation et le contrôle de ces systèmes. Bien que l’équipe se concentre sur la 5G et la 6G, d’autres types de systèmes tels que les réseaux intelligents et les réseaux sociaux sont également abordés. Concernant les domaines d’application, les systèmes sont conçus pour prendre en charge des services mobiles à large bande avec des contraintes de débit élevées, ainsi que des services pour l’Internet des objets (IoT). Pour le haut débit mobile, les technologies MIMO massives et multi-utilisateurs ainsi que les surfaces intelligentes reconfigurables sont conçues et optimisées dans le but d’atteindre une plus grande capacité et une couverture omniprésente. Pour les applications IoT, non seulement les systèmes liés aux communications des capteurs à faible débit sont étudiés, mais aussi ceux liés aux applications industrielles telles que l’industrie 4.0 et les véhicules autonomes, avec un effort pour intégrer les aspects de contrôle et de communication dans la conception du système.
Un des objectifs de l’équipe ILOCOS est la conception de l’interface radio des futures générations des réseaux sans fil. Des technologies telles que le MIMO massif et l’accès multiple non orthogonal sont perfectionnées pour différents types de liens de communication (cellulaire, D2D, HetNets). Des nouvelles porteuses dans les bandes millimétriques et les bandes de THz introduisent de nouveaux challenges pour le déploiement, le dimensionnement et l’optimisation de ces réseaux. Des nouveaux modèles de canaux qui tiennent compte des non-linéarités et des imperfections des équipements sont nécessaires pour ces technologies et ces bandes. Les outils de théorie de l’information, d’optimisation stochastique, de files d’attente et d’apprentissage statistique sont utilisées pour la conception, le dimensionnement et l’optimisation du système.
Cet axe s’intéresse à la convergence du monde des télécommunications sans fil et de celui de l’Internet des objets (IoT). Ce dernier englobe la connexion massive d’objets (pour les applications de villes intelligentes par exemple), ainsi que l’IoT critique (industrie 4.0, Internet tactile, etc.). Les mécanismes d’accès au canal radio sont repensés pour assurer une latence faible et une fiabilité élevée. Les mécanismes de virtualisation des fonctions réseau sont exploitées afin de permettre une implémentation flexible (concept de slicing) et d’intégrer les ressources de traitement et de stockage dans le cadre global de l’allocation de ressources (concept de fog computing). Les outils de files d’attente, d’optimisation stochastique et d’intelligence artificielle sont exploités afin d’atteindre ces objectifs.
Les nouvelles applications industrielles de l’IoT englobent la commande de machines ou de robots (industrie 4.0) ou de systèmes distribués (essaims de drones, pelotons de véhicules). L’approche classique de la conception d’un réseau de télécommunications générique répondant aux exigences de toute application n’est pas optimale dans ce cadre. En se basant sur la compréhension de l’impact de la qualité du canal radio sur la performance du système de commande, nous travaillons sur une conception conjointe des systèmes de communication et de commande, en considérant deux niveaux de commande (locale et collaborative), celles-ci étant en interaction et dépendent de la qualité et la disponibilité du réseau de communication. Les outils de contrôle optimal et d’intelligence artificielle sont utilisés dans cet axe de recherche.
Les applications connectées telles que la télésurveillance et le contrôle de machines et de systèmes devraient générer un très grand volume de donné&es dans les années à venir. Dans ce contexte, un nouveau paradigme de communication est apparu: les communications sémantiques et orientées vers un objectif. En particulier, nous travaillons à la proposition de nouvelles techniques d’échantillonnage, permettant de générer la bonne information au bon moment, et au développement de nouvelles métriques liées à l’efficacité de la communication, qui assurent que l’objectif de l’application soit atteint. Un nouveau design du réseau (accès au canal, ordonnancement, routage, etc.) est proposé en exploitant ces nouvelles métriques. Des outils tels que les processus de décision markoviens et l’apprentissage automatique sont utilisés pour ce design.
Professeur – CentraleSupélec
Télécoms et réseaux – ILOCOS
salah.elayoubi@l2s.centralesupelec.fr
Bât. Breguet A5.16
