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CDD doctorant (H/F) : capteurs environnementaux connectés pour l'étude des écosystèmes

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mardi 10 août 2021

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Informations générales

Référence : UMR5245-ARNELG-003
Lieu de travail : CASTANET TOLOSAN
Date de publication : mardi 20 juillet 2021
Nom du responsable scientifique : Arnaud ELGER
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Contexte scientifique et technique :

L'Internet des Objets (IoT) ouvre des perspectives particulièrement intéressantes pour l'étude de la biodiversité et des écosystèmes via l'utilisation de systèmes sentinelles connectés. De tels systèmes sont actuellement mis en œuvre dans le projet ECONECT, en Région Occitanie, et feront prochainement l'objet du projet structurant TERRA FORMA, à l'échelle nationale, dont l'objectif est de développer les observatoires environnementaux de demain. Si l'utilisation de capteurs in situ en sciences de l'environnement n'est pas nouvelle, il manque encore actuellement des outils permettant de collecter massivement des données environnementales pour documenter les dynamiques couplées de compartiments biotiques et abiotiques avec une résolution spatiale et temporelle suffisamment fine.
L'émergence d'une nouvelle génération de capteurs à bas coût met cet objectif à notre portée, mais encore faut-il pouvoir orchestrer efficacement la collecte des données in situ et leur télétransmission, éventuellement après un prétraitement de l'information au plus près des capteurs, pour ne transmettre que les données signifiantes.
Les solutions développées pour être utilisées par exemple dans le cadre des smart cities ou dans des zones péri-urbaines ne sont pas nécessairement utilisables telles quelles pour l'étude des écosystèmes, dans la mesure où le déploiement des capteurs et de l'infrastructure réseau en milieu naturel implique des contraintes spécifiques. Ces contraintes apparaissent sur le plan énergétique, du fait de l'absence de réseau électrique et de la nécessité de sobriété énergétique qui en découle. Elles apparaissent également sur le plan de la télécommunication, de par la couverture réseau parfois limitée voire inexistante. Bien que de nombreux algorithmes aient été conçus pour la collecte de données dans les réseaux contraints en énergie, il reste encore des défis à relever dans les déploiements réels (exploitation de la redondance spatio-temporelle des mesures, intermittence des liaisons avec la station de base, congestion induite par la convergence du trafic dans les réseaux mono-collecteur...).
De plus, la forte hétérogénéité des données collectées dans les problématiques environnementales (mesures de paramètres physico-chimiques, images et sons, etc.), notamment en termes de volumétrie, ainsi que le fait de travailler à des échelles spatiales et temporelles très variables selon les processus étudiés, y compris de manière concomitante dans une même zone d'étude, implique de recourir à différents protocoles de communication en raison de compromis entre la portée, le débit de données et la consommation d'énergie des différentes technologies en présence. Pour autant, le fait de pouvoir proposer une architecture polyvalente et éprouvée, fondée sur un nombre restreint de protocoles de communication et sur un matériel simple et peu onéreux, serait un pas important vers des observatoires de l'environnement connectés et autonomes.

Objectifs de la thèse :

Nous proposons de développer une architecture électronique versatile communicante, en se basant sur les technologies FPAA et PSOC pour converger vers des solutions matérielles reconfigurables analogiques et numériques, spécifiquement conçue pour la collecte de données environnementales. Le verrou technologique que nous souhaitons lever concerne la mise au point d'une architecture suffisamment générique et adaptative pour accepter différents capteurs, s'adapter aux variations environnementales et détecter toute dégradation de la mesure en minimisant les étapes de recalibration sur site. L'adaptabilité et la capacité à détecter les « mauvaises mesures » sont rendues nécessaires par l'hétérogénéité des données et les contraintes liées à un fonctionnement en milieu naturel dans des zones potentiellement isolées et/ou difficiles d'accès.
Nous nous attacherons à sélectionner un nombre limité de protocoles et technologies de communication permettant de couvrir les usages les plus courants pour l'étude des écosystèmes et de la biodiversité. Ces protocoles devront permettre des échanges avec une faible consommation d'énergie, sur des distances relativement courtes, pour les interactions entre dispositifs de mesure à l'échelle d'un site d'étude ; mais également autoriser une communication à longue distance pour permettre l'acheminement des données vers le Cloud et la supervision déportée des dispositifs sur site. Des caractérisations et inter-comparaisons in situ des différentes technologies de communication permettront d'obtenir des données de terrain réalistes quant aux portées, débits de données et consommations énergétiques dans des milieux représentatifs (i.e. avec des conditions variées de relief et de couvert végétal) ; ces résultats permettront de dimensionner et optimiser l'architecture des réseaux et les stratégies adéquates.
Pour converger vers le développement d'une architecture compatible avec une approche distribuée faible consommation et capable d'embarquer des outils d'analyse des variations temporelles des paramètres environnementaux, la réflexion sera conduite dans le sens d'une harmonisation des pratiques pour proposer une approche standardisée au niveau matériel et logiciel, en s'appuyant sur des technologies éprouvées et à faible coût. Le traitement des données collectées sera optimisé, en déterminant les informations à traiter au plus près des capteurs (via une IA embarquée) et celles à traiter dans le Cloud, dans une perspective de sobriété de l'énergie et des données. Dans l'optique d'un déploiement à large échelle, le choix des technologies et composants prendra en compte, au-delà des notions de performance et d'utilisabilité, les notions de cycle de vie, d'obsolescence, de fiabilité et d'évolutivité des systèmes proposés, afin de garantir leur haut niveau de qualité environnementale.
Afin de répondre aux défis des applications récentes, il conviendra d'aborder ces questions scientifiques par des approches complémentaires :
1. Le développement d'un Front end à architecture mixte (analogique et numérique) totalement reconfigurable logiciellement et ainsi capable de collecter des données de capteurs industriels et/ou de s'interfacer avec des nouveaux capteurs.
2. L'implantation d'algorithmes pour le traitement et la fusion de données du signal avec l'objectif de déterminer des marqueurs de suivi de la qualité des mesures au niveau d'un écosystème pour détecter et tenter de corriger la mesure en minimisant les interventions de recalibration sur site. Nécessairement un compromis entre précision et consommation énergétique sera adressé avec la mise au point de modes de surveillance potentiellement adaptés à l'énergie disponible.
3. Des techniques d'IA embarquée (fusion de données et machine learning), avec un partitionnement logiciel / matériel, seront employées pour classifier la qualité de la mesure.
4. L'intégration et le test de techniques de transmission de données radio, avec à la fois des signaux provenant des capteurs déjà existant, mais aussi de nouveaux capteurs développés et/ou intégrés au système au cours de cette étude. L'étude et la mise en œuvre d'un réseau de transmission de données spécifique BLE, LoRa, 433/868 MHz.
5. La conception d'une architecture de communication IoT de bout-en-bout alliant à la fois interconnectivité multi-technologique, optimisation du placement de calcul et des fonctions de communication, et efficacité énergétique. Des mécanismes de calcul en bordure de réseau (edge computing) seront privilégiés afin de réduire le stress substantiel sur les liens de transmission vers le Cloud et amener des ressources de calcul à proximité des sentinelles.
6. L'intégration et l'assemblage électronique, en tenant compte des spécificités du milieu naturel, des exigences d'autonomie énergétique et d'étanchéité.

Financement de la thèse :

Le sujet proposé a été retenu parmi les Lauréats de l'édition 2021 du dispositif 80 Prime du CNRS. A ce titre, le/la doctorant(e) sera financé(e) par un contrat doctoral d'une durée de 3 ans. La thèse sera appuyée par un budget de fonctionnement (15 k€ en 2021 ; montant à définir pour les années suivantes). La thèse se déroulera entre le Laboratoire d'Ecologie Fonctionnelle et Environnement (site ENSAT) et le LAAS-CNRS.

Profil souhaité du/de la doctorant(e) :

Titulaire d'un Master ou diplôme d'ingénieur dans le domaine des systèmes informatiques, du génie électrique, des réseaux de communication ou disciplines connexes, motivé par les applications en environnement et par le travail de groupe. Le/la candidat(e) devra posséder des compétences en développement logiciel embarqué, notamment pour la gestion d'une architecture reconfigurable, assorties d'une bonne maîtrise du langage C/C++. Des savoir-faire en traitement du signal embarqué et en AIoT sont également souhaités. Un goût pour l'expérimentation en vraie grandeur est fortement recherché. Une bonne pratique de l'anglais est requise.

Contexte de travail

Ces recherches seront conduites en tirant profit des sites instrumentés dans le cadre du projet ECONECT, et en considérant plus particulièrement l'un des systèmes sentinelles mis au point dans ce projet sur le compartiment aquatique. Ce système est constitué d'une enceinte flottante destinée à accueillir différents dispositifs de mesure, permettant de documenter un certain nombre de paramètres physico-chimiques (O2 dissous, pH, conductivité...) mais également des métriques biologiques telles que la teneur en Chlorophylle-a dans la colonne d'eau (renseignant sur le développement du phytoplancton) ou l'activité d'organismes bioindicateurs.

Pour la mise en œuvre de ce projet, nous nous appuierons sur une équipe fortement interdisciplinaire, avec des compétences en écologie et écotoxicologie (Arnaud Elger, Laboratoire Écologie Fonctionnelle et Environnement), en conception de systèmes embarqués (Jean-Yves Fourniols, LAAS) et en conception de protocoles et architectures de communication (Rahim Kacimi, IRIT). L'équipe travaillera à la fois sur une électronique embarquée optimisée en termes de performances / coût / consommation énergétique en interface directe avec les capteurs, associée à une infrastructure réseau qui permettra le transfert des données collectées par le système sentinelle vers une plateforme de communication qui, sur chaque site, assurera la transmission des données issues des différents dispositifs de mesure vers un serveur en bordure de réseau (Edge) ou dans le Cloud, au niveau duquel se terminera le traitement des données conformément au principe FAIR (« Facile à trouver, Accessible, Interopérable et Réutilisable »). Cette infrastructure permettra également la supervision et l'administration à distance des dispositifs de mesure.

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