L'innovation technologique face au changement climatique : quelle est la position de la France ?

Cet article propose une analyse statistique du positionnement et de la performance de la France en matière de technologies de lutte contre le réchauffement climatique. La méthodologie s'appuie sur une base de données décrivant l'ensemble des dépôts de brevets entre 1980 et 2008 dans 17 classes technologiques couvrant un large spectre de technologies liées au climat. Avec 5,2% des inventions brevetées en moyenne en 2008 dans les technologies étudiées, la France est en moyenne au 5ème rang mondial dans un classement dominé par les Etats-Unis, le Japon, la Corée du Sud et l'Allemagne. 20% des dépôts de brevet en France proviennent du secteur public, contre 10% dans les autres pays industrialisés. Plus de la moitié des inventions "climat" françaises sont protégés dans des pays étrangers, soit 1,5 fois plus que la moyenne mondiale. L'analyse par domaine technologique met en évidence un positionnement faible de la France dans les énergies renouvelables, dans lesquelles l'innovation est pourtant la plus dynamique au niveau mondial. En revanche, son positionnement est fort dans des secteurs comme le nucléaire (même si elle n'arrive qu'au troisième rang derrière le Japon et les Etats-Unis), la capture et séquestration du carbone (CSC), l'isolation, le ciment, le chauffage, l'hydraulique et les véhicules électriques et hybrides, où elle tire parti de la présence et du potentiel innovant des grandes firmes françaises d'envergure internationale (Air Liquide, Alstom, Areva, Electricité de France, Lafarge, PSA Peugeot Citroën, Renault, Saint-Gobain, Schlumberger) et des organismes publics de recherche scientifique (CNRS, Commissariat à l'Energie Atomique, Institut Français du Pétrole)

The complete genome sequence of Xanthomonas albilineans provides new insights into the reductive genome evolution of the xylem-limited Xanthomonadaceae

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The <it>Xanthomonadaceae </it>family contains two xylem-limited plant pathogenic bacterial species, <it>Xanthomonas albilineans </it>and <it>Xylella fastidiosa</it>. <it>X. fastidiosa </it>was the first completely sequenced plant pathogen. It is insect-vectored, has a reduced genome and does not possess <it>hrp </it>genes which encode a Type III secretion system found in most plant pathogenic bacteria. <it>X. fastidiosa </it>was excluded from the <it>Xanthomonas </it>group based on phylogenetic analyses with rRNA sequences.</p> <p>Results</p> <p>The complete genome of <it>X. albilineans </it>was sequenced and annotated. <it>X. albilineans</it>, which is not known to be insect-vectored, also has a reduced genome and does not possess <it>hrp </it>genes. Phylogenetic analysis using <it>X. albilineans </it>genomic sequences showed that <it>X. fastidiosa </it>belongs to the <it>Xanthomonas </it>group. Order of divergence of the <it>Xanthomonadaceae </it>revealed that <it>X. albilineans </it>and <it>X. fastidiosa </it>experienced a convergent reductive genome evolution during their descent from the progenitor of the <it>Xanthomonas </it>genus. Reductive genome evolutions of the two xylem-limited <it>Xanthomonadaceae </it>were compared in light of their genome characteristics and those of obligate animal symbionts and pathogens.</p> <p>Conclusion</p> <p>The two xylem-limited <it>Xanthomonadaceae</it>, during their descent from a common ancestral parent, experienced a convergent reductive genome evolution. Adaptation to the nutrient-poor xylem elements and to the cloistered environmental niche of xylem vessels probably favoured this convergent evolution. However, genome characteristics of <it>X. albilineans </it>differ from those of <it>X. fastidiosa </it>and obligate animal symbionts and pathogens, indicating that a distinctive process was responsible for the reductive genome evolution in this pathogen. The possible role in genome reduction of the unique toxin albicidin, produced by <it>X. albilineans</it>, is discussed.</p

Hadron cascades in CORSIKA 8

We present characteristics of hadronic cascades from interactions of cosmic rays in the atmosphere, simulated by the novel CORSIKA 8 framework. The simulated spectra of secondaries, such as pions, kaons, baryons and muons, are compared with the cascade equations solvers MCEq in air shower mode, and full 3D air shower Monte Carlo simulations using the legacy CORSIKA 7. A novel capability of CORSIKA 8 is the simulation of cascades in media other than air, widening the scope of potential applications. We demonstrate this by simulating cosmic ray showers in the Mars atmosphere, as well as simulating a shower traversing from air into water. The CORSIKA 8 framework demonstrates good accuracy and robustness in comparison with previous results, in particular in those relevant for the production of muons in air showers. Furthermore, the impact of forward ρ$^{0}$ production on air showers is studied and illustrated

HPC code optimization for gamma ray experiments

Avec l’explosion des besoins en calcul des projets de recherche en physique et en as-trophysique des hautes énergies, dans un contexte où la sobriété énergétique est devenuela norme, l’optimisation des codes scientifiques constitue un enjeu majeur. Dans cetteoptique, nous avons étudié les possibilités d’optimisation du programme de simulationMonte-Carlo CORSIKA 7, utilisé par des nombreuses communautés scientifiques, dontl’observatoire en astronomie gamma CTA.Dans le cadre de CTA, ces simulations sont découpées en dizaines de millier de tâches indé-pendantes et distribuées sur les centres de la grille de calcul européenne pour une consom-mation totale d’environ 100 millions d’heures CPU normalisées (HS06). Une contrainteforte du projet était donc de garantir la portabilité du code sur des centres de calcul équi-pés de différents modèles et générations de CPU. De plus, afin que la nouvelle version deCORSIKA soit adoptée rapidement par le projet CTA, l’objectif était également de re-produire les résultats numériques de la version d’origine. Compte tenu du cadre applicatifet de la nature du programme, nous avons cherché à optimiser les performances au niveaudu cœur CPU, à travers notamment des techniques de vectorisation SIMD, d’optimisationdes accès mémoire, etc.Le résultat final de ces travaux est un gain d’un facteur 1.26 en temps de calcul, ce quireprésente une économie d’environ 20 millions d’heures par an pour le projet CTA. Nousavons également vérifié la validité des résultats numériques obtenus avec cette nouvelleversion en les comparant avec ceux de la version d’origine.En nous appuyant sur ces travaux, nous avons par la suite contribué au projet COR-SIKA 8, visant à ré-écrire CORSIKA de façon plus modulaire et flexible en C++17, laversion d’origine étant écrite en Fortran77 et en C. Notre contribution principale a étéle développement d’un module dédié au processus physique d’émission Cherenkov, l’undes principaux modules utilisé par la collaboration CTA.Tout au long du travail d’optimisation et de développement nous nous sommes fortementappuyés sur plusieurs outils de profilage. L’expérience d’utilisation de ces différents outilsnous a conduit à proposer une nouvelle approche pour l’analyse de code basée sur lescompteurs de performance et la détection de phases. Nous avons implémenté en partiecette approche dans l’outil PALPATINE, destiné à un public de scientifiques non spé-cialistes en informatique, et dont l’objectif est de permettre de localiser rapidement lesparties du programme à optimiser tout en restant facile d’utilisation et portable sur ungrand nombre de processeurs.With the increase of the computing needs of high energy physics and astrophysicsexperiments, in a context where the energetic efficiency becomes the rule, the optimizationof scientific codes plays a major role. In this context, we have studied the optimizationpossibilities of the Monte-Carlo simulation software CORSIKA 7, widely used by severalscientific communities, like the CTA gamma-ray observatory.Within the CTA collaboration, massive simulations are realized by distributing tens ofthousands of independent computing tasks across the computing centers of the europeangrid, for an overall consumption of about 100 million normalized CPU hours (HS06). Astrong requirement of the project was to guarantee code portability across all these centersequipped with different models and generations of CPU. Moreover, in order to make thenew version of CORSIKA quickly adopted by the CTA collaboration, it was required toreproduce exactly the same numerical results than the original version. Given the currentuse case and the nature of the program, we have tried to optimize single-core performances,using different methods like SIMD vectorization, memory access optimization, etc.The final result of this work is a speed-up of 1.26 in execution time, which represents aneconomy of about 20 million normalized CPU hours per year for the CTA project. Thenumerical results have also been validated against the original version.Benefiting of this work, we have then contributed to the CORSIKA 8 project for there-writing of CORSIKA in a more modular and flexible way in C++17 language, theoriginal version being written in Fortran 77 and C. Our main contribution was thedevelopment of a new module treating the physics process of Cherenkov emission, one ofthe most CPU time consuming in CTA simulations. CTA simulations.All along the above-mentioned optimization and development work, we have been stronglyrelying on several profiling tools. The experience gained with all these tools motivated usto propose a new approach for code analysis, based on performance counters and phasedetection. We have implemented partly this approach in a new tool called PALPATINE,aiming to quickly identify the portions of code to optimize while remaining portable acrossseveral platforms and easy to use

Optimisation de code HPC pour les expériences en rayons gamma

With the increase of the computing needs of high energy physics and astrophysicsexperiments, in a context where the energetic efficiency becomes the rule, the optimizationof scientific codes plays a major role. In this context, we have studied the optimizationpossibilities of the Monte-Carlo simulation software CORSIKA 7, widely used by severalscientific communities, like the CTA gamma-ray observatory.Within the CTA collaboration, massive simulations are realized by distributing tens ofthousands of independent computing tasks across the computing centers of the europeangrid, for an overall consumption of about 100 million normalized CPU hours (HS06). Astrong requirement of the project was to guarantee code portability across all these centersequipped with different models and generations of CPU. Moreover, in order to make thenew version of CORSIKA quickly adopted by the CTA collaboration, it was required toreproduce exactly the same numerical results than the original version. Given the currentuse case and the nature of the program, we have tried to optimize single-core performances,using different methods like SIMD vectorization, memory access optimization, etc.The final result of this work is a speed-up of 1.26 in execution time, which represents aneconomy of about 20 million normalized CPU hours per year for the CTA project. Thenumerical results have also been validated against the original version.Benefiting of this work, we have then contributed to the CORSIKA 8 project for there-writing of CORSIKA in a more modular and flexible way in C++17 language, theoriginal version being written in Fortran 77 and C. Our main contribution was thedevelopment of a new module treating the physics process of Cherenkov emission, one ofthe most CPU time consuming in CTA simulations. CTA simulations.All along the above-mentioned optimization and development work, we have been stronglyrelying on several profiling tools. The experience gained with all these tools motivated usto propose a new approach for code analysis, based on performance counters and phasedetection. We have implemented partly this approach in a new tool called PALPATINE,aiming to quickly identify the portions of code to optimize while remaining portable acrossseveral platforms and easy to use.Avec l’explosion des besoins en calcul des projets de recherche en physique et en as-trophysique des hautes énergies, dans un contexte où la sobriété énergétique est devenuela norme, l’optimisation des codes scientifiques constitue un enjeu majeur. Dans cetteoptique, nous avons étudié les possibilités d’optimisation du programme de simulationMonte-Carlo CORSIKA 7, utilisé par des nombreuses communautés scientifiques, dontl’observatoire en astronomie gamma CTA.Dans le cadre de CTA, ces simulations sont découpées en dizaines de millier de tâches indé-pendantes et distribuées sur les centres de la grille de calcul européenne pour une consom-mation totale d’environ 100 millions d’heures CPU normalisées (HS06). Une contrainteforte du projet était donc de garantir la portabilité du code sur des centres de calcul équi-pés de différents modèles et générations de CPU. De plus, afin que la nouvelle version deCORSIKA soit adoptée rapidement par le projet CTA, l’objectif était également de re-produire les résultats numériques de la version d’origine. Compte tenu du cadre applicatifet de la nature du programme, nous avons cherché à optimiser les performances au niveaudu cœur CPU, à travers notamment des techniques de vectorisation SIMD, d’optimisationdes accès mémoire, etc.Le résultat final de ces travaux est un gain d’un facteur 1.26 en temps de calcul, ce quireprésente une économie d’environ 20 millions d’heures par an pour le projet CTA. Nousavons également vérifié la validité des résultats numériques obtenus avec cette nouvelleversion en les comparant avec ceux de la version d’origine.En nous appuyant sur ces travaux, nous avons par la suite contribué au projet COR-SIKA 8, visant à ré-écrire CORSIKA de façon plus modulaire et flexible en C++17, laversion d’origine étant écrite en Fortran77 et en C. Notre contribution principale a étéle développement d’un module dédié au processus physique d’émission Cherenkov, l’undes principaux modules utilisé par la collaboration CTA.Tout au long du travail d’optimisation et de développement nous nous sommes fortementappuyés sur plusieurs outils de profilage. L’expérience d’utilisation de ces différents outilsnous a conduit à proposer une nouvelle approche pour l’analyse de code basée sur lescompteurs de performance et la détection de phases. Nous avons implémenté en partiecette approche dans l’outil PALPATINE, destiné à un public de scientifiques non spé-cialistes en informatique, et dont l’objectif est de permettre de localiser rapidement lesparties du programme à optimiser tout en restant facile d’utilisation et portable sur ungrand nombre de processeurs

Optimisation de code HPC pour les expériences en rayons gamma

With the increase of the computing needs of high energy physics and astrophysicsexperiments, in a context where the energetic efficiency becomes the rule, the optimizationof scientific codes plays a major role. In this context, we have studied the optimizationpossibilities of the Monte-Carlo simulation software CORSIKA 7, widely used by severalscientific communities, like the CTA gamma-ray observatory.Within the CTA collaboration, massive simulations are realized by distributing tens ofthousands of independent computing tasks across the computing centers of the europeangrid, for an overall consumption of about 100 million normalized CPU hours (HS06). Astrong requirement of the project was to guarantee code portability across all these centersequipped with different models and generations of CPU. Moreover, in order to make thenew version of CORSIKA quickly adopted by the CTA collaboration, it was required toreproduce exactly the same numerical results than the original version. Given the currentuse case and the nature of the program, we have tried to optimize single-core performances,using different methods like SIMD vectorization, memory access optimization, etc.The final result of this work is a speed-up of 1.26 in execution time, which represents aneconomy of about 20 million normalized CPU hours per year for the CTA project. Thenumerical results have also been validated against the original version.Benefiting of this work, we have then contributed to the CORSIKA 8 project for there-writing of CORSIKA in a more modular and flexible way in C++17 language, theoriginal version being written in Fortran 77 and C. Our main contribution was thedevelopment of a new module treating the physics process of Cherenkov emission, one ofthe most CPU time consuming in CTA simulations. CTA simulations.All along the above-mentioned optimization and development work, we have been stronglyrelying on several profiling tools. The experience gained with all these tools motivated usto propose a new approach for code analysis, based on performance counters and phasedetection. We have implemented partly this approach in a new tool called PALPATINE,aiming to quickly identify the portions of code to optimize while remaining portable acrossseveral platforms and easy to use.Avec l’explosion des besoins en calcul des projets de recherche en physique et en as-trophysique des hautes énergies, dans un contexte où la sobriété énergétique est devenuela norme, l’optimisation des codes scientifiques constitue un enjeu majeur. Dans cetteoptique, nous avons étudié les possibilités d’optimisation du programme de simulationMonte-Carlo CORSIKA 7, utilisé par des nombreuses communautés scientifiques, dontl’observatoire en astronomie gamma CTA.Dans le cadre de CTA, ces simulations sont découpées en dizaines de millier de tâches indé-pendantes et distribuées sur les centres de la grille de calcul européenne pour une consom-mation totale d’environ 100 millions d’heures CPU normalisées (HS06). Une contrainteforte du projet était donc de garantir la portabilité du code sur des centres de calcul équi-pés de différents modèles et générations de CPU. De plus, afin que la nouvelle version deCORSIKA soit adoptée rapidement par le projet CTA, l’objectif était également de re-produire les résultats numériques de la version d’origine. Compte tenu du cadre applicatifet de la nature du programme, nous avons cherché à optimiser les performances au niveaudu cœur CPU, à travers notamment des techniques de vectorisation SIMD, d’optimisationdes accès mémoire, etc.Le résultat final de ces travaux est un gain d’un facteur 1.26 en temps de calcul, ce quireprésente une économie d’environ 20 millions d’heures par an pour le projet CTA. Nousavons également vérifié la validité des résultats numériques obtenus avec cette nouvelleversion en les comparant avec ceux de la version d’origine.En nous appuyant sur ces travaux, nous avons par la suite contribué au projet COR-SIKA 8, visant à ré-écrire CORSIKA de façon plus modulaire et flexible en C++17, laversion d’origine étant écrite en Fortran77 et en C. Notre contribution principale a étéle développement d’un module dédié au processus physique d’émission Cherenkov, l’undes principaux modules utilisé par la collaboration CTA.Tout au long du travail d’optimisation et de développement nous nous sommes fortementappuyés sur plusieurs outils de profilage. L’expérience d’utilisation de ces différents outilsnous a conduit à proposer une nouvelle approche pour l’analyse de code basée sur lescompteurs de performance et la détection de phases. Nous avons implémenté en partiecette approche dans l’outil PALPATINE, destiné à un public de scientifiques non spé-cialistes en informatique, et dont l’objectif est de permettre de localiser rapidement lesparties du programme à optimiser tout en restant facile d’utilisation et portable sur ungrand nombre de processeurs

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