Study of conditions for the emergence of cellular communication using self-adaptive multi-agent systems

Les cellules sont des entités complexes qui interagissent pour former des organismes supérieurs avec des comportements émergents. Pour coordonner leurs actions, les cellules utilisent des molécules messagères qui influencent le comportement de leur environnement cellulaire. Cette communication peut prendre la forme d'ordres simples ou complexes et dépendants de diverses conditions internes et externes. L'émergence de ces protocoles de communication est au centre de cette thèse ainsi que sa nature, simple ou structurée comme un langage. Un système multi-agents adaptatif (AMAS) est développé pour étudier les conditions nécessaires à l'émergence de la coopération et de la communication dans le contexte des tissus multicellulaires. A partir d'un modèle simpliste de cellule eucaryote, le comportement de l'agent cellulaire est développé et l'évolution du système global est explorée pour identifier les conditions minimales et nécessaires à l'apparition de la communication. La difficulté par rapport à d'autres systèmes multi-agents réside dans les interactions limitées entre les agents, puisque tout échange d'informations doit passer par l'environnement des cellules, en tant que molécules. A cet égard, la coordination cellulaire dépend de nombreux facteurs tels que la diffusion ou la stabilité chimique des molécules. L'un des défis de cette étude est de trouver une méthodologie de simulation qui n'introduit pas de biais vers le comportement attendu du système, à savoir la communication. Cela impose d'éviter toute méthodologie utilisant des fonctions globales de fitness comme les réseaux neuronaux ou les algorithmes génétiques. Un autre défi est l'exploration de l'espace de paramètres du système qui croît de façon exponentielle avec sa taille. Il doit être efficace et sans parti pris. Le paradigme de coopération utilisé dans le cadre d'AMAS est bien adapté à cette tâche et permet des temps de simulation raisonnables. Ce manuscrit présente l'état de l'art des simulations multicellulaires et leur utilisation potentielle dans ce contexte. Ensuite, le système AMAS est développé étape par étape pour explorer les conditions de l'émergence de la communication. A chaque étape, l'efficacité de la méthodologie est discutée et les résultats expérimentaux sont présentés pour vérifier que l'approche n'introduit pas de biais.Cells are complex entities that interact together to form higher organisms with emergent behaviors. To coordinate their actions, cells use chemical messenger molecules that influence the behavior of their cellular environment. This communication could be in the form of simple orders or complex and dependent of various internal and external conditions. The emergence of these communication protocols is the focus of this thesis as well as its nature, simple or structured as a language. An adaptive multi-agent system (AMAS) is developed to study the necessary conditions for the emergence of cooperation and communication in the context of multicellular tissues. Starting from a simplistic model of eukaryotic cell, the cell agent behavior is developed and the global system evolution explored to identify the minimal and necessary conditions for the apparition of communication. The difficulty when compared with other multi-agent systems lies in the limited interactions between agents, since all information exchange must pass through the environment of the cells, as molecules. In this respect, cellular coordination depends on numerous factors like diffusion or chemical stability of the molecules. One challenge in this study is to be able to find a simulation methodology that does not introduce any bias towards the expected system behavior, namely communication. This imposes to avoid any methodology using global fitness functions like neural networks or genetic algorithms. Another challenge is the exploration of the parameter space of the system that grows exponentially with its size. It must be efficient and bias free. The cooperation paradigm used in the AMAS framework is well suited for this task and allows for reasonable simulation times. This work presents the state of the art in multicellular simulations and their potential use in this context. Then the AMAS system is developed step by step to explore the conditions for the emergence of communication. At each step, the efficiency of the methodology is discussed and experimental results are presented to verify that the approach is unbiased

A model-driven approach for organizations in multiagent systems

This thesis introduces a new model-driven approach to agent-oriented software engineering in which agent organizations not only play a crucial role, but are also represented in every abstraction level. In our methodology, multiagent systems are modeled at a platform-independent level and transformed into a platform-specific level preserving the organizational structures. The approach has been refined through several years and has been used in two European Union projects.In dieser Arbeit wird ein neuer Modell-basierter Ansatz für die Agentenorientierte Softwaretechnik vorgestellt, bei dem Agenten-Organisationen nicht nur eine entscheidende Rolle spielen, sondern auch auf allen Abstraktionsebenen vertreten sind. In der dargestellten Methodik werden Multiagenten-Systeme auf einer Plattform-unabhängigen Ebene modelliert und dann in ein Plattform-spezifisches Modell umgewandelt, wobei die Organisationsstrukturen erhalten bleiben. Der Ansatz wurde über einige Jahre kontinuierlich verfeinert und bereits in zwei Projekten der Europäischen Union implementiert

Apprentissage permanent par feedback endogène, application à un système robotique

Les applications robotiques sont liées à l'environnement sociotechnique dynamique dans lequel elles sont intégrées. Dans ce contexte, l'auto-adaptation est une préoccupation centrale et la conception d'applications intelligentes dans de tels environnements nécessite de les considérer comme des systèmes complexes. Le domaine de la robotique est très vaste. L'accent est mis sur les systèmes qui s'adaptent aux contraintes de leur environnement et non sur la mécanique ou le traitement du signal. À la lumière de ce contexte, l'objectif de cette thèse est la conception d'un mécanisme d'apprentissage capable d'apprendre de manière continue en utilisant des feedbacks endogènes (i.e. des interactions internes) dans des environnements sociotechniques dynamiques. Ce mécanisme d'apprentissage doit aussi vérifier plusieurs propriétés qui sont essentielles dans ce contexte comme : l'agnosticité, l'apprentissage tout au long de la vie, l'apprentissage en ligne, l'auto-observation, la généralisation des connaissances, le passage à l'échelle, la tolérance au volume de données et l'explicabilité. Les principales contributions consistent en la construction de l'apprentissage endogène par contextes et la conception du mécanisme d'apprentissage ELLSA pour Endogenous Lifelong Learner by Self-Adaptation. Le mécanisme d'apprentissage proposé est basé sur les systèmes multi-agents adaptatifs combinés à l'apprentissage endogène par contextes. La création de l'apprentissage endogène par contextes est motivée par la caractérisation d'imprécisions d'apprentissage qui sont détectées par des négociations locales entre agents. L'apprentissage endogène par contextes comprends aussi un mécanisme de génération de données artificielles pour améliorer les modèles d'apprentissage tout en réduisant la quantité nécessaire de données d'apprentissage. Dans un contexte d'apprentissage tout au long de la vie, ELLSA permet une mise à jour dynamique des modèles d'apprentissage. Il introduit des stratégies d'apprentissage actif et d'auto-apprentissage pour résoudre les imprécisions d'apprentissage. L'utilisation de ces stratégies dépend de la disponibilité des données d'apprentissage. Afin d'évaluer ses contributions, ce mécanisme est appliqué à l'apprentissage de fonctions mathématiques et à un problème réel dans le domaine de la robotique : le problème de la cinématique inverse. Le scénario d'application est l'apprentissage du contrôle de bras robotiques multi-articulés. Les expériences menées montrent que l'apprentissage endogène par contextes permet d'améliorer les performances d'apprentissage grâce à des mécanismes internes. Elles mettent aussi en évidence des propriétés du système selon les objectifs de la thèse : feedback endogènes, agnosticité, apprentissage tout au long de la vie, apprentissage en ligne, auto-observation, généralisation, passage à l'échelle, tolérance au volume de données et explicabilité.Robotic applications are linked to the dynamic sociotechnical environment in which they are embedded. In this scope, self-adaptation is a central concern and the design of intelligent applications in such environments requires to consider them as complex systems. The field of robotics is very broad. The focus is made on systems that adapt to the constraints of their environment and not on mechanics or signal processing. In light of this context, the objective of this thesis is the design of a learning mechanism capable of continuous learning using endogenous feedback (i.e. internal interactions) in dynamic sociotechnical environments. This learning mechanism must also verify several properties that are essential in this context such as: agnosticity, lifelong learning, online learning, self-observation, knowledge generalization, scalability, data volume tolerance and explainability. The main contributions consist of the construction of Endogenous Context Learning and the design of the learning mechanism ELLSA for Endogenous Lifelong Learner by Self-Adaptation. The proposed learning mechanism is based on Adaptive Multi-Agent Systems combined with Context Learning. The creation of Endogenous Context Learning is motivated by the characterization of learning inaccuracies that are detected by local negotiations between agents. Endogenous Context Learning also includes an artificial data generation mechanism to improve learning models while reducing the amount of the required learning data. In a Lifelong Learning setting, ELLSA enables dynamic updating of learning models. It introduces Active Learning and Self-Learning strategies to resolve learning inaccuracies. The use of these strategies depends on the availability of learning data. In order to evaluate its contributions, this mechanism is applied to the learning of mathematical functions and to a real problem in the field of robotics: the Inverse Kinematics problem. The application scenario is the learning of the control of multi-jointed robotic arms. The conducted experiments show that Endogenous Context Learning enables to improve the learning performances thanks to internal mechanisms. They also highlight the properties of the system according to the objectives of the thesis: endogenous feedback, agnosticity, lifelong learning, online learning, self-observation, knowledge generalization, scalability, data volume tolerance and explainability

Proceedings of the 8th international conference on disability, virtual reality and associated technologies (ICDVRAT 2010)

The proceedings of the conferenc

Multi-Agent Systems

This Special Issue ""Multi-Agent Systems"" gathers original research articles reporting results on the steadily growing area of agent-oriented computing and multi-agent systems technologies. After more than 20 years of academic research on multi-agent systems (MASs), in fact, agent-oriented models and technologies have been promoted as the most suitable candidates for the design and development of distributed and intelligent applications in complex and dynamic environments. With respect to both their quality and range, the papers in this Special Issue already represent a meaningful sample of the most recent advancements in the field of agent-oriented models and technologies. In particular, the 17 contributions cover agent-based modeling and simulation, situated multi-agent systems, socio-technical multi-agent systems, and semantic technologies applied to multi-agent systems. In fact, it is surprising to witness how such a limited portion of MAS research already highlights the most relevant usage of agent-based models and technologies, as well as their most appreciated characteristics. We are thus confident that the readers of Applied Sciences will be able to appreciate the growing role that MASs will play in the design and development of the next generation of complex intelligent systems. This Special Issue has been converted into a yearly series, for which a new call for papers is already available at the Applied Sciences journal’s website: https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/Multi-Agent_Systems_2019

Sistemas organizativos para la asignación dinámica de recursos computacionales en entornos distribuidos

[ES]Cloud Computing, el conocido paradigma computacional, está emergiendo en los últimos años con gran fuerza. Este paradigma incluye un novedoso modelo de comercialización basado en el pago por uso que ha cambiado radicalmente el modelo de negocio en Internet, lo que ha permitido que las empresas y usuarios individuales puedan alquilar los recursos computacionales que necesitan en cada momento. Este nuevo modelo computacional también ha derivado en que el modelo de producción de estos recursos computacionales evolucione hasta una aproximación cercana al modelo de producción just-in-time, en el que sólo se consumen los recursos necesarios para la producción de los servicios en función de la demanda existente en cada momento, hablándose dentro de este ámbito de elasticidad en los servicios ofertados. Para que esto sea posible, no cabe duda, que una gran cantidad de tecnologías subyacentes han tenido que madurar para dar como resultado un nicho tecnológico con la capacidad para variar los recursos asociados a cada servicio en función de la demanda. Sin embargo, pese a los indudables avances que se han producido a nivel tecnológico, todavía hoy existe una gran capacidad de mejora de estos sistemas. En este sentido, en el marco de esta tesis doctoral se propone el uso de los sistemas multiagente y, especialmente, aquellos basados en modelos organizativos para el control y monitorización de un sistema Cloud Computing. Gracias a esta aproximación, una de las primeras en este campo de investigación, será posible incluir en las plataformas Cloud de nueva generación características derivadas de la Inteligencia Artificial, como son la autonomía, la proactividad y, también, la capacidad de aprendizaje. Para ello se propone un modelo único en su concepción, que permite dotar a la organización de agentes inteligentes con capacidades auto-adaptativas en tiempo de ejecución para entornos abiertos, altamente dinámicos en los que, además, existe un cierto grado de incertidumbre. Así gracias a este modelo, el sistema es capaz de variar los recursos computacionales asociados a cada servicio producido en función de la demanda existe por parte de los usuarios, mediante la auto-adaptación dinámica del propio sistema en su conjunto

An evaluation of the challenges of Multilingualism in Data Warehouse development

In this paper we discuss Business Intelligence and define what is meant by support for Multilingualism in a Business Intelligence reporting context. We identify support for Multilingualism as a challenging issue which has implications for data warehouse design and reporting performance. Data warehouses are a core component of most Business Intelligence systems and the star schema is the approach most widely used to develop data warehouses and dimensional Data Marts. We discuss the way in which Multilingualism can be supported in the Star Schema and identify that current approaches have serious limitations which include data redundancy and data manipulation, performance and maintenance issues. We propose a new approach to enable the optimal application of multilingualism in Business Intelligence. The proposed approach was found to produce satisfactory results when used in a proof-of-concept environment. Future work will include testing the approach in an enterprise environmen

A Sample Application of ADELFE Focusing on Analysis and Design The Mechanical Synthesis Problem

International audienceno abstrac