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--- teaching:mfe:ia [2016/03/14 16:18]
mdorigo [Swarm construction: Development of remote monitoring software for intelligent structures]
+++ teaching:mfe:ia [2024/07/01 16:14]
stuetzle
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-====== MFE 2015-2016 : Intelligence Artificielle ======
+====== MFE 2022-2023 : Intelligence Artificielle ======
 ===== Introduction =====
-Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Lee Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîtrer des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent.
+Le laboratoire IRIDIA aborde des problèmes dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Si l'on reprend les dires d'un de ses pioniers Marvin Minsky, l'Intelligence Artificielle est définit comme "la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique". L'IA a beaucoup évolué depuis et s'inspire largement de phénomènes biologiques, physiques, cognitifs ou encore écologiques. C'est donc définitivement une approche transdisciplinaire qui s'accorde principalement à traîter des problèmes très complexes. Les domaines principaux de compétence d'IRIDIA sont : l'intelligence en essaim, les métaheuristiques, l'étude des réseaux biologiques et l'application de Business Intelligence et du Big Data. C'est dans cette perspective que les sujets de MFE présentés ci-après s'inscrivent.
+Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be), Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) ou Mauro Birattari (mbiro AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés.
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+===== Automatic design of communication protocols in swarm robotics =====
+Automatic design methods are a promising approach to the development of control software of robot swarms. In previous research, we have developed AutoMoDe, a method that automatically generate a finite state machine to control each individual robot of the swarm. AutoMoDe automatically assembles the finite state machine starting from pre-defined behavioral modules and transition criteria.  In this project, the goal is to extend AutoMoDe so as to enable the automatic generation of communication protocols.
+Required skills: The candidate should have good programming skills and previous experience with C++ programming under UNIX.
+* Contact: [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]], Lorenzo Garattoni, Gianpiero Francesca (IRIDIA)
+===== Intelligent interactive console for swarm of robots =====
+The goal of this project is to design and implement an interactive tool for monitoring, debugging and controlling experiments in swarm robotics. Through the interface of this tool, the user can pause the experiment, monitor the state of the robots, select a robot to check the values of sensors and actuators, and modify them if needed. The tool will be integrated in ARGoS (the simulator for robot swarms developed at IRIDIA) and will feature the existing debug facilities featured by ARGoS, which currently work only in simulation. The tool will also use the IRIDIA arena's tracking system, which is equipped with 16 ceiling-mounted cameras. Finally, the tool will integrate an existing console software to monitor and control the state of the robots.
+* Contact: [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]], Lorenzo Garattoni (IRIDIA)
+===== Efficient chain formation in a robot swarm =====
+The goal of this project is to study and design techniques to efficiently create and maintain robust chains of robots. Chain formation is a known collective behavior in swarm robotics. In chain formation, robots place themselves in the environment to create a chain that connects two locations. The chain can be used by other robots as navigation support. Chain formation behaviors are often inspired by ants, which form chains of individuals that connect their nest to foraging sites. Although chain formation has been implemented in several different configurations (e.g., chains of moving robots, chains of aerial robots that aid the navigation of ground robots, directional chains, etc.), the definition of efficient methods to build, use, and maintain chains of robots is still missing. The ultimate goal of the project is therefore the definition of a efficient and robust chain formation behaviour.
+* Contact: [[http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro|Mauro Birattari]], Lorenzo Garattoni (IRIDIA)
-Ces sujets sont prêt à être encadrer, mais il va s'en dire qu'ils ne sont pas uniques. Les étudiants sont vivement encouragés à prendre contact avec Hugues Bersini (bersini AT ulb.ac.be) ou Marco Dorigo (mdorigo AT ulb.ac.be) afin de discuter de l'une ou l'autre initiative inspirée pouvant faire l'objet dun autre sujet de MFE ou de préciser le cadres, le contenu et les attentes relatives au sujets présentés.
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   * 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)]]
+===== Développer des solutions de text mining pour la société Procter & Gamble ou dans le domaine juridique =====
+Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing de cette société ou avec des reponsables du monde juridique. Il consistera en l'analyse informatisée des appréciations récoltées sur les produits de la firme et d'une analyse comparative avec les appréciations de concurrents. Il s'agira pour l'essentiel d'études de type "clustering", "classification" et "sentiment analysis" au départ de nombreuses librairies déjà existantes.
+Dans le cas du monde juridique, il s'agira de processus d'organisation et d'indexation automatique des documents juridiques
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Le data mining en tant qu’outil d’aide à la gestion active d’actifs cotés  =====
+L’idée de ce mémoire serait d’avoir un travail en plusieurs parties dont notamment :
+•	une partie théorique qui reprendrait les fondamentaux du data mining,
+•	un screening, une présentation et comparaison des outils existants utilisés dans le cadre de la gestion d’actifs cotés,
+•	une partie pratique destinée à construire un data set et à le modéliser.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Speed-up Techniques for Shortest Path Problems =====
+The shortest path problem is one of the most important in combinatorial optimization and has multiple real-world applications.
+The well-known Dijkstra algorithm solves the shortest path problem in any weighted graph with non-negative weights. However, with the recent increase of the amount of data, we feel the need to drastically increase the execution time of the algorithm.
+In the latest years, we observe the emergence of a lot of new speed-up techniques; among them there are: heuristic search, bidirectional search, landmarks, reaches, short-cuts and contractions. The efficiency of these techniques heavily depends on the topology of the graph. Moreover, graphs with more complex structures (as user-adapted graphs) do not support some of these techniques, at least as they are currently presented.
+From these observations, several questions arise, among them we propose:
+Which optimization methods are the most efficient depending on the graph topology?
+How can we adapt these techniques to more complex graph structures?
+Other research questions in this topic can be proposed and discussed.
+These questions can be studied from both theoretical and empirical approach.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Développer des solutions de data mining pour la société BMW Group Belux =====
+Ce mémoire se fera en collaboration avec des responsables marketing et techniques de cette société.
+Les sujets pourraient couvrir tout ce qui concerne les data, tant les data dites de campagne, communication, que celles liées à la production ou aux véhicules connectés.
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Transposition en logique floue des réseaux de neurones récurrents de type GRU =====
+Ce mémoire consistera en la conception et l'analyse de systèmes de logiques floues, capables d'apprentissage automatique, et très inspirés des réseaux de neurones récurrents de type GRU, utilisés avec succès ces jours-ci pour la traduction automatique, la labélisation automatique d'images, la génération de musique et la conduite de véhicules autonomes.
   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
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-===== Etude pratique et expérimentale du langage de programmation F# =====
+===== Etude de l'algorithme du Deep Learning et de l'optimisation des architectures des ces réseaux de neurones =====
-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.
+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)]]
-===== Etude de l'algorithme du Deep Learning =====
+Plus particulièrement, nous nous intéressons à des mécanismes automatiques d'optimisation de l'architecture de ces réseaux: Combien de couches, combien de filtres convolutifs par couche...
-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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   * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Utilisation de réseaux de neurones récurrents pour la détection d'arythmies cardiaques =====
+Ce mémoire s'effectuera en collaboration avec le service de cardiologie d'Erasme et consistera en la détection automatique d'apparition d'arythmies cardiaques à l'aide des réseaux de neurones récurrents, qui semblent être très efficaces pour le traitement des séries chronologiques complexes.
-===== Software framework for Ant Colony Optimization =====
+  * Contact : [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1|Hugues Bersini (IRIDIA)]]
+===== Autonomous AI agents to help in online sales =====
+This thesis is developed in collaboration with the Energy Efficiency in Industrial Processes (EEIP) company. EEIP is a global industry information network. As part of their activities, they disseminate articles, reports and case studies to their global network of 150.000 business professionals. Currently, EEIP is about to start a mobile quiz as a serious gaming application including a content marketing service. EEIP wants autonomous AI agents to help in online sales for this business-to-business (B2B) online marketing services.
+“Autonomous AI agents, at their core, are intelligent entities capable of decision-making and action execution without direct human intervention. These agents leverage advanced algorithms and machine learning models to analyze data, draw insights, and execute tasks autonomously.” Source:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/autonomous-ai-agents/#:~:text=Autonomous%20AI%20Agents%2C%20at%20their,insights%2C%20and%20execute%20tasks%20autonomously
+The main goal of this thesis is to develop an autonomous AI agent which can help and execute autonomously the process of the online sales of the B2B content marketing service. To this aim, the scope of the thesis is to design an autonomous AI agent which can serve as a sales agent identifying sales prospects, contacting and interacting with them up to guiding them through a sales process to close the deal.
+The particular scope of the master thesis is open for discussion.
+  * Contacts :
+    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
+    * [[https://www.ee-ip.org/|Jürgen Ritzek (EE-IP)]]
+===== Automated configuration of multi-objective continuous optimizers =====
-Ants have inspired a number of computational techniques and among the most successful is ant colony optimization (ACO). ACO is an optimization technique that can be applied to tackle a wide variety of computational problems that arise in computer science, telecommunications, and engineering. While ACO has a very wide applicability, the development times for effective ACO algorithms can be relatively high. This is due to the fact that each time a new problem is to be tackled by an ACO algorithm, a researcher needs to implement the algorithms almost from scratch.
+Many problems arising in real-world applications involve the optimization of various, often conflicting objectives. While the design of algorithms for tackling multi-objective problems has usually done manually, over the recent years automated design methodologies have been established and proved to be very powerful.
-The goal of the project is to provide a software framework to support the application and the implementation of ACO algorithms to new problems. The software framework will offer all the standard procedures that are used in ACO algorithms and will allow for the rapid prototyping of ACO algorithms.
+The goal of this project is to extend the automated design to multi-objective continuous optimization problems. As the basis of the approach, a framework based on the two-phase plus Pareto local search approach will be developed into which basic search techniques for continuous optimization will be integrated. The goal is to build first a flexible framework from which then in a second step effective multi-objective optimizers will be generated exploiting automated algorithm design techniques. The final goal of this work is to participate in algorithm competitions with the goal of challenging the methodology.
-The application of this software framework will be tested on a number of optimization problems.
-Required skills: The candidate should be well acquainted with   programming in object oriented languages.
+Required skills: The candidate should have very good analytical as well as programming skills.
   * Contacts :
-    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo|Marco Dorigo (IRIDIA)]]
     * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
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-===== Applications of a hybrid SLS algorithm framework =====
+===== Automated configuration of hybrid algorithms =====
-We have recently developed a software framework from which hybrid stochastic local search algorithms can be designed automatically. This framework has only been applied to a few problems. The goal of this project would be to extend this framework to other problems and compare its results with the methods proposed in the literature. The student will learn to solve combinatorial optimization problems with SLS algorithms, automatic configuration of optimization algorithms, and analysis and comparison of optimization algorithms.
+We have recently developed a software framework from which hybrid local search algorithms can be designed automatically. This framework has only been applied to a few problems. The goal of this project would be to extend this framework to other problems, in particular, vehicle routing problems and to compare the results that can be obtained with the methods proposed in the literature. The student will learn to solve combinatorial optimization problems with heuristic algorithms, automatic configuration of optimization algorithms, and the analysis and comparison of optimization algorithms.
   * Contacts :
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     * [[http://code.ulb.ac.be/iridia.people.php?id=1388|Federico Pagnozzi (IRIDIA)]]
+===== Automated configuration of multi-objective algorithms =====
+We have recently developed a software framework from which hybrid local search algorithms can be designed automatically. This framework has only been applied to a few problems. The goal of this project would be to extend this framework to multi-objective  problems and start by including Pareto local search and two-phase local search algorithms and showing that it actually can obtain state-of-the-art results on one or various multi-objective problems. The student will learn to solve combinatorial optimization problems with heuristic algorithms, automatic configuration of optimization algorithms, and the analysis and comparison of optimization algorithms.
+  * Contacts :
+    * [[http://iridia.ulb.ac.be/~stuetzle|Thomas Stützle (IRIDIA)]]
+    * [Yunshuang Xiao (IRIDIA)]]