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Thèse à l'IMT Atlantique en théorie de l'information, codage source/canal, et tests d'hypothèses

30 Août 2021


Catégorie : Doctorant


Thèse à l'IMT Atlantique, campus de Brest, sur le sujet : "Conception de Systèmes de Communications Multi-Utilisateurs pour la Prise de Décisions". La thèse devra débuter entre novembre 2021 et mars 2022, pour une durée de 36 mois.

 

Description du sujet

Environ 130 millions de smartphones ont été vendus chaque mois dans le monde en 2020, et on estime à 30 milliards le nombre d’objets connectés actuellement en circulation, avec une augmentation annuelle de 20%. Outre l’augmentation exponentielle des quantités de données ainsi crées et collectées, cette forte croissance fait peser une pression importante sur les systèmes de communication actuels 5G et futurs 6G : larges débits d’information, partage des ressources entre utilisateurs, augmentation des interférences, des délais de transmission, etc. Chaque objet connecté embarque un certain nombre de capteurs, et les données collectées sont usuellement transmises à un serveur central par l’intermédiaire du système de communications. Souvent, l’objectif du serveur central n’est pas de reconstruire les données des capteurs, mais plutôt de prendre des décisions à partir des données reçues. C’est par exemple le cas dans des applications d’auto-diagnostic médical avec des capteurs répartis dans le corps humain, de systèmes d’alertes dans des foules, ou encore lors de l’analyse de phénomènes naturels via des capteurs positionnés dans une zone géographique donnée.

Cette thèse aura pour objectif de développer un nouveau paradigme de communication en prenant en compte de nouveaux critères de performance liés à la qualité de la prise de décision sur les données, alors que les systèmes de communication classiques sont conçus et dimensionnés pour reconstruire les données originales collectées par les différents appareils. Cela nécessitera de repenser entièrement les méthodes de codage à utiliser dans ces nouveaux systèmes de communications, ainsi que les théories mathématiques habituellement employées pour analyser leur performance. Un point essentiel résidera donc dans le développement d’une approche interdisciplinaire entre le domaine des communications numériques et du codage d’une part, et le domaine du Machine Learning et de la théorie de la décision d’autre part. L’intérêt d’une telle approche réside dans la potentielle forte réduction des données à transmettre par les objets, ce qui pourrait représenter des gains considérables en termes de consommation d’énergie.

 

Objectifs de la thèse

Dans cette thèse, nous proposons de prendre en compte ces contraintes et ces opportunités en nous appuyant dans un premier temps sur la théorie de l’information, la théorie mathématique des communications, qui fournit des outils pour caractériser les performances optimales d’un système de communications à partir d’un ensemble d’hypothèses sur les distributions statistiques des données collectées, sur le modèle de transmission, et sur la configuration de communication (canal multi-utilisateur, présence de relais, etc.). Dans notre contexte, il s’agira d’étudier comment le nouvel objectif de prise de décision modifie les performances limites atteignables par les systèmes de communication multi-utilisateurs.

Dans un second temps lors de la conception de systèmes de communications classiques, il convient de développer des méthodes de codages source (pour la compression de l’information) et canal (pour la protection des données contre les distorsions du canal de communication) ayant des performances les plus proches possibles des limites de la théorie de l’information. Dans notre contexte, à cette étape, nous étudierons la possibilité d’effectuer la prise de décision directement sur les données codées, sans avoir à reconstruire les données originales.

 

Contexte

Cette thèse s’effectuera dans le cadre de la chaire internationale IoTAD-CEO, portée par Tadashi Matsumoto, et financée par Cominlabs. Le travail de thèse impliquera une collaboration avec les différents membres de l’équipe du projet, chercheurs dans différents pays. En plus du salaire du doctorant, la chaire internationale financera des séjours à l’étranger pour participer à de grandes conférences internationales et présenter les résultats de la thèse. Si le candidat le souhaite, il sera également possible d’enseigner pendant la thèse.

 

Comment candidater

Le candidat devra être titulaire d’un Master 2 ou équivalent, dans l’un des domaines suivants : théorie de l’information, telecommunications, traitement de signal, mathématiques appliquées.

Pour candidater, envoyer un CV à Elsa Dupraz (elsa.dupraz@imt-atlantique.fr) et joindre les éléments suivants :
- Indiquer en ligne dans le corps du mail pourquoi vous vous intéressez à ce sujet
- Un CV complet, incluant la liste des cours et projets en relation avec le sujet de thèse
- Des relevés de notes de Master 1 et 2
- Les adresses e-mail d’une ou deux personnes à contacter (encadrants de stages, de projets, enseignants, etc.)

 

Références

[1] M. S. Rahman and A. B. Wagner, “On the optimality of binning for distributed hypothesis testing,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 58, no. 10, pp. 6282–6303, 2012.
[2] G. Katz, P. Piantanida, and M. Debbah, “Distributed binary detection with lossy data compression,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 63, no. 8, pp. 5207–5227, 2017.
[3] S. Sreekumar and D. Gündüz, “Distributed hypothesis testing over discrete memoryless channels,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 66, no. 4, pp. 2044–2066, 2019.
[4] S. Salehkalaibar, M. Wigger, and L. Wang, “Hypothesis testing over the two-hop relay network,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 65, no. 7, pp. 4411–4433, 2019.