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--- teaching:mfe:ia [2013/03/18 10:05]
bersini [MFE 2012-2013 : Intelligence Artificielle]
+++ teaching:mfe:ia [2015/04/11 17:35]
stuetzle [Software framework for Ant Colony Optimization]
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 Ce mémoire se fera en collaboration avec l'équipe médicale du centre pour l'anorexie et la boulimie de l'hôpital Erasme. Il consistera en l'analyse informatisée des données récoltées lors d'entretiens avec le patient et sa famille au cours du traitement. Les données sont actuellement stockées dans dans une base de données SPSS.  Le mémoire consistera pour l'essentiel au traitement de ces données par des approches "Machine Learning" et "Data Mining" dans une perspective de Quality Management.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Développer un programme informatique permettant une analyse statistique en vue de  l'évaluation d'un module psychothérapeutique. =====
+Ce mémoire se fera en collaboration avec l'équipe médicale du centre pour l'anorexie et la boulimie de l'hôpital Erasme. Il consistera en l'analyse informatisée des données récoltées lors d'entretiens avec le patient et sa famille au cours du traitement. Les données sont actuellement stockées dans dans une base de données SPSS.  Le mémoire consistera pour l'essentiel au traitement de ces données par des approches "Machine Learning" et "Data Mining" dans une perspective de Quality Management.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Contribution au développement de la plateforme Big Data d'IRIDIA =====
+Dans de nombreux projets d'enseignement et d'industrie dans lesquels IRIDIA se trouvent impliqués, des demandes pressantes nous sont faites de formation et d'utilisation des outils Big Data (Map-Reduce, Cloudera, Hue, Hive, Pig, Elastic Search, HBase). Nous répondons tant bien que mal à ces demandes et tentons d'équiper notre cluster avec les logiciels demandés. Le mémoire consisterait en une étude comparative de l'existant en terme surtout logiciel et la mise en place d'un cours mettant en évidence les avantages de l'une ou l'autre solution en ce compris par rapport à des solutions plus conventionnels de type BD relationnelle.
   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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 ===== Contribution à l'amélioration de la plateforme génomique In Silico DB =====
-Une nouvelle spin-off a vu le jour depuis un an à IRIDIA: In Silico DB (https://insilicodb.org/) mettant à disposition sous une forme aisément exploitable des centaines de milliers d'échantillons de données génomiques permettant un meilleur diagnostic des maladies d'origine génétique et une meilleure compréhension de la biologie moléculaire. L'équipe qui s'en occupe a un besoin pressant de développeurs informatiques permettant d'en améliorer l'interface. Des connaissances en programmation Web sont souhaitées.
+Une nouvelle spin-off a vu le jour depuis un an à IRIDIA: In Silico DB (https://insilicodb.org/) mettant à disposition sous une forme aisément exploitable des centaines de milliers d'échantillons de données génomiques permettant un meilleur diagnostic des maladies d'origine génétique et une meilleure compréhension de la biologie moléculaire. L'équipe qui s'en occupe a un besoin pressant de développeurs informatiques permettant d'en améliorer l'interface. Des connaissances en programmation Web sont souhaitées. La migration du système de stockage sur un serveur Big Data est aussi un des objectifs actuellement poursuivis par l'équipe en place et permettra au mémorant de se familiariser avec ces nouvelles technologies.
   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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 Depuis quelques années, Microsoft met en avant un nouveau langage de programmation F# créé dans le sillage des langages dits déclaratifs ou fonctionnels. Il semblerait que ce langage soit idéal pour le traitement des données. Le MFE consistera en une étude expérimentale de ce langage et un comparatif avec les langages de programmation aujourd'hui les plus usités.
+ * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Etude de l'algorithme du Deep Learning =====
+Les réseaux de neurones multicouches sont redevenus très à la mode depuis que Google les utilise massivement pour le traitement automatique d'images et de vidéos. Nous avons à IRIDIA étudié et réalisé plusieurs algorithmes d'apprentissage de ces réseaux multicouches. Le mémoire consistera en une comparaison des algorithmes de deep learning tels ceux utilisés chez Google et les alternatives que nous proposons ici à IRIDIA depuis plusieurs années.
  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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 élémentaire et sa membrane. L'idée est de réaliser le logiciel minimal capable de simuler un organisme vivant. Cette cellule devra être capable
 de croître et de spontanément se dupliquer. Il fera suite
-à une succession de MFE déjà réalisés ces dernières années.
+à une succession de MFE déjà réalisés ces dernières années. Parmi les amélirations possibles sont en cours la parallélisation du programme suivant une technologie Big Data ou le recours aux processeurs GPU.
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 ===== Expérimentation des designs patterns pour la modélisation de systèmes biologiques complexes =====
-Tout bon informaticien se doit aujourd’hui de maîtriser ces recettes de conception OO que sont les designs patterns. Au-delà des langages de programmation ou de modélisation (UML), ils sont devenus le sujet d’étude et de développement le plus prisé de la communauté informatique. Leur maîtrise permet à ces mêmes informaticiens d’attaquer la simulation de procédés complexes avec plus de facilité. Le MFE consistera en la mise en pratique de ces designs patterns pour la modélisation de systèmes biologiques complexes comme le système immunitaire ou les mécanismes de régulations génétiques. Le travail devrait déboucher sur une adaptation de ces mêmes designs patterns au monde et aux problèmes de la biologie.
+Tout bon informaticien se doit aujourd’hui de maîtriser ces recettes de conception OO que sont les designs patterns. Au-delà des langages de programmation ou de modélisation (UML), ils sont devenus le sujet d’étude et de développement le plus prisé de la communauté informatique. Leur maîtrise permet à ces mêmes informaticiens d’attaquer la simulation de procédés complexes avec plus de facilité. Le MFE consistera en la mise en pratique de ces designs patterns pour la modélisation de systèmes biologiques complexes comme le système immunitaire ou les mécanismes de régulations génétiques. Le travail devrait déboucher sur une adaptation de ces mêmes designs patterns au monde et aux problèmes de la biologie. Ce mémoire se fera en collaboration avec l'institut de recherche de Microsoft à Cambridge qui a déjà supervisé les mémorants précédents.
   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
-===== Mise au point d’un système automatique de génération d'équations différentielles au départ d’un diagramme d’état-transition =====
+===== Mise en place de solutions Big Data et Elastic Search pour les réseaux bibliométriques  =====
+Les publications scientifiques doivent se citer entres elles. Elles constituent donc un immense réseau de citations. Nous étudions à IRIDIA la nature de ce réseau et l'impact que peut avoit une publication scientifique en suivant dans le temps le nombre de nouvelles publications qui citent cette dernière. Comme ces réseaux sont de taille gigantesque (des millions de publications), des solutions technologiques harwarde et software de type Big Data et Elastic Search sont mises en place et expérimentées ici à IRIDIA. Le mémoire consistera en un développement et une expérimentation des ces possibles solutions.
+* Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
-Le diagramme d’état-transition représente le cycle de vie d’un objet, de sa naissance à sa disparition, en suivant les différents états par lesquels cet objet transite. Lorsqu'il s'agit d'objets biologiques, il est possible de ré-interpréter ce diagramme comme la transition d'une
-partie d'une population d'objets dans un certain d'état dans l'état qui
-suit. Dans ce cas, ce diagramme peut se traduire sous forme d'un système
-d'équations différentielles que l'on devra pouvoir générer automatiquement.
-  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
-  *
 ===== Mise au point d’un langage de modélisation de systèmes biologiques inspiré des diagrammes de classe et d'état/transition UML =====
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     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo|Marco Dorigo (IRIDIA)]]
     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~manuel|Manuel López-Ibáñez (IRIDIA)]]
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     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~manuel|Manuel López-Ibáñez (IRIDIA)]]
     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~jdubois|Jérémie Dubois-Lacoste (IRIDIA)]]
-===== Stochastic local search algorithms for weighted maximum clique problems. ======
-The Maximum Clique Problem is an NP-hard combinatorial optimisation problem that asks to find the biggest completely
-connected component of a graph. It has relevant applications in information retrieval, computer vision, social network
-analysis, computational biochemistry, bioinformatics and genomics.
-Among the possible generalisations of the problem there is the Vertex Weighted and Edge Weighted Maximum Clique which asks to find the clique of maximum weight. Being generalisations they are also NP-hard. The goal of the project is to devise heuristic algorithms or adapt existing algorithms of the Maximum Clique for weighted version.
-Required skills: good knowledge of C or C++ programming.
-  * Contacts :
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~fmascia|Franco Mascia (IRIDIA)]]
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     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~fmascia|Franco Mascia (IRIDIA)]]
+===== Feature Extraction and Automatic Algorithm Selection. ======
+The performance of (Stochastic Local Search) algorithms for a given problem depends on the algorithm design and on the setting of the algorithm's parameter. Given a heterogeneous set of instances for a given problem a good algorithm design (or parameter configuration) for one instance is not necessary the best design for all instances. On the contrary a tuning of an algorithm on a specific family of similar instances may affect negatively its performance on other families of instances.
+The thesis will focus on devising automatic methods for extracting features from the instances, select the relevant features, and learning (in the framework of multi-class classification) the
+relationship, if there is one, between the instances features and the best algorithm for the instance. The results will be instrumental for algorithm selection or the creation of portfolios of complementary algorithms suitable for large sets of diverse instances for a given problem.
+Required skills: good knowledge of C or C++ programming and of a scripting language (e.g., python); good knowledge of machine learning methods would also be helpful.
+  * Contacts :
+    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
+    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~fmascia|Franco Mascia (IRIDIA)]]
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   * Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]] and Manuele Brambilla (IRIDIA)
+===== ROBO-POINTER -- A New Device for Human-Robot Interaction =====
+In this project, the student will design and implement a novel human-robots interaction system.
+The human uses a special laser pointer (called robo-pointer), and by simply pointing to a specific robot he can select it, check its status on a dedicated monitor and send to the robot instructions.
+Now, our arena is equipped with a multi-camera tracking system that allows to detect the 3D position of the robots.
+The student will design a radio sensor network to detect the 3D position of the robo-pointer.
+The two pieces of information will be combined to trigger the selection of the pointed robot.
+* Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]] and Andreagiovanni Reina (IRIDIA)
+===== Let a robot swarm get around home! =====
+Robot swarms have very limited knowledge of their environment and therefore, moving around a complex environment (i.e., room with obstacles, building, ...) is a complex task. The idea of this project is to allow an overhead multi-camera tracking system -- that has a complete vision and knowledge of the environment -- to interact with a robot swarm in order to help the swarm move to a specific goal in the environment (for instance, moving from the kitchen to a bedroom of a house).
+The multi-camera tracking system's software is already developed. The student will be supposed to (i) develop a GUI that allows a human operator to specify a goal in the environment, (ii) design and implement a communication protocol (between the tracking system and the robot swarm) that guarantees efficiency and scalability and finally, (iii) test the interaction system in a simulated environment.
+* Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]], Gaëtan Podevijn, and Andreagiovanni Reina (IRIDIA)
+===== Collective Decision Making with Heterogeneous Agents =====
+Swarm robotics is an interesting approach to the coordination of hundreds of robots as it promotes the realization of systems which are scalable, robust and flexible.
+The master thesis will study how to provide a swarm system with the cognitive capability of collective decision making.
+Each agent has partial knowledge of the available alternatives and of their quality estimate, however the swarm, as a whole, is able to decide for the best option. Recently, numerous works have studied strategies and algorithms to implement this process in distributed systems (often taking inspiration from biology, e.g., bees or cockroaches behaviour). One of the common characteristic of these works is that all the agents of the swarm has the same behaviour. In the Master Thesis project, the student will study how heterogeneity influences the global outcome. We will consider heterogeneity both in the individual behaviour (for instance, robots can estimate diﬀerent option characteristics) and in the interaction network.
+In practice, the student is supposed to (i) model the collective decision making problem
+(ii) design and implement multi-agents simulations, and (iii) analyse and discuss the obtained
+results. Depending on the student skills and preferences, the work can focus more on theoretical
+aspects, thus favouring the modelling and analysis of the problem, or can be more practical,
+thus centring the thesis on the multi-agent implementation part. Possibly, a more practical
+thesis could result (depending on the student skills) in the implementation of a real world
+demonstrator with a swarm of up to 100 robots.
+* Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo|Marco Dorigo]] and Andreagiovanni Reina (IRIDIA)
+===== Online Framework to Compose Robotic Solutions =====
+The design of swarm robotics systems is a challenging task due to difficulties to predict and model swarm systems.
+The most common approach is a trial-and-error process where the developer tries solutions, tests them in simulation and corrects the code to eventually achieve the desired global outcome.
+The project aims to ease this design process: the developer have access to the code of already solved problems (called code-modules), and he can graphically combine the code-modules through a graphical interface to create his own solution.
+The student is supposed to design this novel online framework that offers two main functionalities: (1) to compose new solutions combining the existing code-models to solve new open problems, and (2) to code new code-modules and submit them to the online system.
+* Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]], Andreagiovanni Reina, and Gianpiero Francesca (IRIDIA)
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   * Contact: [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]] and Carlo Pinciroli (IRIDIA)
-===== Self-organized visual coverage in a swarm of robots =====
-Systems composed of several inter-connected cameras are already a reality in our everyday lives. The prime application of such systems is video-surveillance, but the possibilities offered by multiple-camera systems can extend to other interesting scenarios, such as environment mapping, 3D shape-reconstruction and object recognition. In all these scenarios, the problem of finding the right
-position of a set of cameras in order to maximize the visual field, or the amount of information available, is not always a simple one. Furthermore, systems consisting of cameras in a fixed position present obvious issues of robustness and flexibility.
-Multi-robots systems can provide an interesting mean to overcome this issues. Robots navigating in the enviroment can change their position as a result of changes in the enviroment or in the overall system's objective. A centralized control solution for these systems is still not a desirable one, as it introduces a single point of failure and it can suffer from performance issues.
-The Swarm Robotics paradigm offers a valid approach to the design of a multiple camera system. In this project, we want to study the possibility to develop a control strategy that enables a swarm of robots to position themselves into an unknown environment, maximizing the area covered by their visual fields, while relying only on their image processing system and on local communication.
-Required skills: The candidate should be acquainted with C/C++ programming and have a
-working knowledge of the English language.
-  * Contact: [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]] and Alessandro Stranieri (IRIDIA)
 ===== Automatic fitness function definition in evolutionary robotics =====
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-===== Simulation et optimisation de trafic routier =====
+===== Localisation and tracking of components in self-assembling systems =====
-Mentis, spin-off du laboratoire IRIDIA, est une société de consultance
+The goal of this project is to apply computer vision techniques to track the growth of structures in self-assembling systems. The ability to track the growth of structures will shed light on the dynamics of self-assembly; an aspect of self-assembly that has not been well researched in the macroscopic context.
-spécialisée en Data Mining et en Text Mining.  Mentis cherche
-actuellement des mémorants pour lancer diverses études d’optimisation
-dans le domaine de la simulation de trafic routier.
-Dans le cadre d’un projet pour un de ses clients, Mentis travaille
+As part of the project, the student will have to: (a) find suitable hardware (combination of camera, lens, lighting, etc.), (b) localise multiple components in an environment, (c) track the components in the environment, and (d) track the assembly of components in the environment.
-actuellement dans le domaine de la simulation de trafic routier.
-L’objectif du mémoire proposé consiste à lancer plusieurs études
-d’optimisation pour évaluer l’impact de différentes politiques
-routières sur le trafic.  Il sera demandé à l’étudiant de mettre en
-œuvre diverses techniques d’optimisation afin de déterminer les
-politiques routières optimales. Une grande partie du mémoire sera
-faite dans les bureaux de Mentis ainsi qu’en interaction directe avec
-le client.
+Required skills: the candidates should be able to program in C++ and have a working knowledge of the English language.
-  * Contacts:
+ * Contacts : [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo/HomePageDorigo/ | Marco Dorigo]] and Dhananjay Ipparthi (IRIDIA)
-    * [[psener@mentis-consulting.be|Pierre Sener (Mentis)]]
-    * [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle/|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
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     * [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
-===== Comparison of fast heuristics for the longest common subsequence problem =====
-The [[http://en.wikipedia.org/wiki/Longest_common_subsequence|longest common subsequence (LCS) problem]] has important applications in Computational Biology. Several heuristic methods have been proposed to obtain approximate solutions. These methods require different computation time and obtain solutions of varied quality. In this project, the student will learn several methods that have been proposed in the literature to tackle a difficult optimization problem, and compare them in terms of computation time and quality of the resulting solutions. The final goal is to propose appropriate combinations of existing methods that solve diverse instances of the LCS problem.
-  * Contacts :
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~manuel|Manuel López-Ibáñez (IRIDIA)]]
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]