Factories of the Future

Engineering; Industrial engineering; Production engineerin

Factories of the Future

Engineering; Industrial engineering; Production engineerin

A Factory To Design and Build Tailorable and Verifiable Middleware

International audienceHeterogeneous non-functional requirements of Distributed Real-Time Embedded (DRE) system put a limit on middleware engineering: the middleware must reflect application requirements, with limited runtime impact. Thus, building an application-tailored middleware is both a requirement and a challenge.In this paper, we provide an overview of our work on the construction of middleware. We focus on two complementary projects: the definition of middleware that provides strong support for both tailorability and verification of its internals; the definition of a methodology that enables the automatizing of key steps of middleware construction.We illustrate how our current work on PolyORB, Ocarina and the use of Petri Nets allows designer to build the middleware that precisely matches its application requirements and comes with precise proof of its properties

Dependability modeling and evaluation – From AADL to stochastic Petri nets

Conduire des analyses de sûreté de fonctionnement conjointement avec d'autres analyses au niveau architectural permet à la fois de prédire les effets des décisions architecturales sur la sûreté de fonctionnement du système et de faire des compromis. Par conséquent, les industriels et les universitaires se concentrent sur la définition d'approches d'ingénierie guidées par des modèles (MDE) et sur l'intégration de diverses analyses dans le processus de développement. AADL (Architecture Analysis and Design Language) a prouvé son aptitude pour la modélisation d'architectures et ce langage est actuellement jugé efficace par les industriels dans de telles approches. Notre contribution est un cadre de modélisation permettant la génération de modèles analytiques de sûreté de fonctionnement à partir de modèles AADL dans l‘objectif de faciliter l'évaluation de mesures de sûreté de fonctionnement comme la fiabilité et la disponibilité. Nous proposons une approche itérative de modélisation. Dans ce contexte, nous fournissons un ensemble de sous-modèles génériques réutilisables pour des architectures tolérantes aux fautes. Le modèle AADL de sûreté de fonctionnement est transformé en un RdPSG (Réseau de Petri Stochastique Généralisé) en appliquant des règles de transformation de modèle. Nous avons implémenté un outil de transformation automatique. Le RdPSG résultant peut être traité par des outils existants pour obtenir des mesures de sûreté de fonctionnement. L'approche est illustrée sur un ensemble du Système Informatique Français de Contrôle de Trafic Aérien. ABSTRACT : Performing dependability evaluation along with other analyses at architectural level allows both predicting the effects of architectural decisions on the dependability of a system and making tradeoffs. Thus, both industry and academia focus on defining model driven engineering (MDE) approaches and on integrating several analyses in the development process. AADL (Architecture Analysis and Design Language) has proved to be efficient for architectural modeling and is considered by industry in the context presented above. Our contribution is a modeling framework allowing the generation of dependability-oriented analytical models from AADL models, to facilitate the evaluation of dependability measures, such as reliability or availability. We propose an iterative approach for system dependability modeling using AADL. In this context, we also provide a set of reusable modeling patterns for fault tolerant architectures. The AADL dependability model is transformed into a GSPN (Generalized Stochastic Petri Net) by applying model transformation rules. We have implemented an automatic model transformation tool. The resulting GSPN can be processed by existing tools to obtain dependability measures. The modeling approach is illustrated on a subsystem of the French Air trafic Control System

Final Report: National Security Commission on Artificial Intelligence

Final report presenting the National Security Commission for Artificial Intelligence (NSCAI)'s recommendations for winning the AI era. It includes a 16 chapter Main Report and "Blueprints for Action that outline the concrete steps departments and agencies can take to implement NSCAI's recommendations." - Introduction