Sélection contextuelle de services continus pour la robotique ambiante

La robotique ambiante s'intéresse à l'introduction de robots mobiles au sein d'environnements actifs où ces derniers fournissent des fonctionnalités alternatives ou complémentaires à celles embarquées par les robots mobiles. Cette thèse étudie la mise en concurrence des fonctionnalités internes et externes aux robots, qu'elle pose comme un problème de sélection de services logiciels. La sélection de services consiste à choisir un service ou une combinaison de services parmi un ensemble de candidats capables de réaliser une tâche requise. Pour cela, elle doit prédire et évaluer la performance des candidats. Ces performances reposent sur des critères non-fonctionnels comme la durée d'exécution, le coût ou le bruit. Ce domaine applicatif a pour particularité de nécessiter une coordination étroite entre certaines de ses fonctionnalités. Cette coordination se traduit par l'échange de flots de données entre les fonctionnalités durant leurs exécutions. Les fonctionnalités productrices de ces flots sont modélisées comme des services continus. Cette nouvelle catégorie de services logiciels impose que les compositions de services soient hiérarchiques et introduit des contraintes supplémentaires pour la sélection de services. Cette thèse met en évidence la présence d'un important couplage non-fonctionnel entre les performances des instances de services de différents niveaux, même lorsque les flots de données sont unidirectionnels. L'approche proposée se concentre sur la prédiction de la performance d'une instance de haut-niveau sachant son organigramme à l'issue de la sélection. Un organigramme regroupe l'ensemble des instances de services sollicitées pour réaliser une tâche de haut-niveau. L'étude s'appuie sur un scénario impliquant la sélection d'un service de positionnement en vue de permettre le déplacement d'un robot vers une destination requise. Pour un organigramme considéré, la prédiction de performance d'une instance de haut-niveau de ce scénario introduit les exigences suivantes : elle doit (i)être contextuelle en tenant compte, par exemple, du chemin suivi pour atteindre la destination requise, (ii) prendre en charge le remplacement d'une instance de sous-service suite à un échec ou, par extension, de façon opportuniste. En conséquence, cette sélection de services est posée comme un problème de prise de décision séquentielle formalisé à l'aide de processus de décision markoviens à horizon fini. La dimensionnalité importante du contexte en comparaison à la fréquence des déplacements du robot rend inadaptées les méthodes consistant à apprendre directement une fonction de valeur ou une fonction de transition. L'approche proposée repose sur des modèles de dynamique locaux et exploite le chemin de déplacement calculé par un sous-service pour estimer en ligne les valeurs des organigrammes disponibles dans l'état courant. Cette estimation est effectuée par l'intermédiaire d'une méthode de fouille stochastique d'arbre, Upper Confidence bounds applied to TreesAmbient robotics aims at introducing mobile robots in active environments where the latter provide new or alternative functionalities to those shipped by mobile robots. This thesis studies the competition between robot and external functionalities, which is set as a service selection problem. Service selection consists in choosing a service or a combination of services among a set of candidates able to fulfil a given request. To do this, it has to predict and evaluate candidate performances. These performances are based on non-functional requirements such as execution time, cost or noise. This application domain requires tight coordination between some of its functionalities. Tight coordination involves setting data streams between functionalities during their execution. In this proposal, functionalities producing data streams are modelled as continuous services. This new service category requires hierarchical service composition and adds some constraints to the service selection problem. This thesis shows that an important non-functional coupling appears between service instances at different levels, even when data streams are unidirectional. The proposed approach focuses on performance prediction of an high-level service instance given its organigram. This organigram gathers service instances involved in the high-level task processing. The scenario included in this study is the selection of a positioning service involved in a robot navigation high-level service. For a given organigram, performance prediction of an high-level service instance of this scenario has to: (i) be contextual by, for instance, considering moving path towards the required destination, (ii) support service instance replacement after a failure or in an opportunist manner. Consequently, this service selection is set as a sequential decision problem and is formalized as a finite-horizon Markov decision process. Its high contextual dimensionality with respect to robot moving frequency makes direct learning of Q-value functions or transition functions inadequate. The proposed approachre lies on local dynamic models and uses the planned moving path to estimate Q-values of organigrams available in the initial state. This estimation is done using a Monte-Carlo tree search method, Upper Confidence bounds applied to TreesPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Expressivity and Complexity of MongoDB Queries

In this paper, we consider MongoDB, a widely adopted but not formally understood database system managing JSON documents and equipped with a powerful query mechanism, called the aggregation framework. We provide a clean formal abstraction of this query language, which we call MQuery. We study the expressivity of MQuery, showing the equivalence of its well-typed fragment with nested relational algebra. We further investigate the computational complexity of significant fragments of it, obtaining several (tight) bounds in combined complexity, which range from LogSpace to alternating exponential-time with a polynomial number of alternations

Virtual Knowledge Graphs: An Overview of Systems and Use Cases

In this paper, we present the virtual knowledge graph (VKG) paradigm for data integration and access, also known in the literature as Ontology-based Data Access. Instead of structuring the integration layer as a collection of relational tables, the VKG paradigm replaces the rigid structure of tables with the flexibility of graphs that are kept virtual and embed domain knowledge. We explain the main notions of this paradigm, its tooling ecosystem and significant use cases in a wide range of applications. Finally, we discuss future research directions

how to stay ontop of your data databases ontologies and more

Ontop is an Ontology Based Data Access system allowing users to access a relational database through a conceptual layer provided by an ontology. In this demo, we use the recently developed NPD benchmark +4 billion triples to demonstrate the features of Ontop. First we use Ontop as a SPARQL end-point to load the ontology and mappings, and answer SPARQL queries. Then, we will show how to use Ontop to check inconsistencies and exploit SWRL ontologies

Contextual selection of continuous services applied to ambient robotics

La robotique ambiante s'intéresse à l'introduction de robots mobiles au sein d'environnements actifs où ces derniers fournissent des fonctionnalités alternatives ou complémentaires à celles embarquées par les robots mobiles. Cette thèse étudie la mise en concurrence des fonctionnalités internes et externes aux robots, qu'elle pose comme un problème de sélection de services logiciels. La sélection de services consiste à choisir un service ou une combinaison de services parmi un ensemble de candidats capables de réaliser une tâche requise. Pour cela, elle doit prédire et évaluer la performance des candidats. Ces performances reposent sur des critères non-fonctionnels comme la durée d'exécution, le coût ou le bruit. Ce domaine applicatif a pour particularité de nécessiter une coordination étroite entre certaines de ses fonctionnalités. Cette coordination se traduit par l'échange de flots de données entre les fonctionnalités durant leurs exécutions. Les fonctionnalités productrices de ces flots sont modélisées comme des services continus. Cette nouvelle catégorie de services logiciels impose que les compositions de services soient hiérarchiques et introduit des contraintes supplémentaires pour la sélection de services. Cette thèse met en évidence la présence d'un important couplage non-fonctionnel entre les performances des instances de services de différents niveaux, même lorsque les flots de données sont unidirectionnels. L'approche proposée se concentre sur la prédiction de la performance d'une instance de haut-niveau sachant son organigramme à l'issue de la sélection. Un organigramme regroupe l'ensemble des instances de services sollicitées pour réaliser une tâche de haut-niveau. L'étude s'appuie sur un scénario impliquant la sélection d'un service de positionnement en vue de permettre le déplacement d'un robot vers une destination requise. Pour un organigramme considéré, la prédiction de performance d'une instance de haut-niveau de ce scénario introduit les exigences suivantes : elle doit (i)être contextuelle en tenant compte, par exemple, du chemin suivi pour atteindre la destination requise, (ii) prendre en charge le remplacement d'une instance de sous-service suite à un échec ou, par extension, de façon opportuniste. En conséquence, cette sélection de services est posée comme un problème de prise de décision séquentielle formalisé à l'aide de processus de décision markoviens à horizon fini. La dimensionnalité importante du contexte en comparaison à la fréquence des déplacements du robot rend inadaptées les méthodes consistant à apprendre directement une fonction de valeur ou une fonction de transition. L'approche proposée repose sur des modèles de dynamique locaux et exploite le chemin de déplacement calculé par un sous-service pour estimer en ligne les valeurs des organigrammes disponibles dans l'état courant. Cette estimation est effectuée par l'intermédiaire d'une méthode de fouille stochastique d'arbre, Upper Confidence bounds applied to TreesAmbient robotics aims at introducing mobile robots in active environments where the latter provide new or alternative functionalities to those shipped by mobile robots. This thesis studies the competition between robot and external functionalities, which is set as a service selection problem. Service selection consists in choosing a service or a combination of services among a set of candidates able to fulfil a given request. To do this, it has to predict and evaluate candidate performances. These performances are based on non-functional requirements such as execution time, cost or noise. This application domain requires tight coordination between some of its functionalities. Tight coordination involves setting data streams between functionalities during their execution. In this proposal, functionalities producing data streams are modelled as continuous services. This new service category requires hierarchical service composition and adds some constraints to the service selection problem. This thesis shows that an important non-functional coupling appears between service instances at different levels, even when data streams are unidirectional. The proposed approach focuses on performance prediction of an high-level service instance given its organigram. This organigram gathers service instances involved in the high-level task processing. The scenario included in this study is the selection of a positioning service involved in a robot navigation high-level service. For a given organigram, performance prediction of an high-level service instance of this scenario has to: (i) be contextual by, for instance, considering moving path towards the required destination, (ii) support service instance replacement after a failure or in an opportunist manner. Consequently, this service selection is set as a sequential decision problem and is formalized as a finite-horizon Markov decision process. Its high contextual dimensionality with respect to robot moving frequency makes direct learning of Q-value functions or transition functions inadequate. The proposed approachre lies on local dynamic models and uses the planned moving path to estimate Q-values of organigrams available in the initial state. This estimation is done using a Monte-Carlo tree search method, Upper Confidence bounds applied to Tree

Sélection contextuelle de services continus pour la robotique ambiante

Ambient robotics aims at introducing mobile robots in active environments where the latter provide new or alternative functionalities to those shipped by mobile robots. This thesis studies the competition between robot and external functionalities, which is set as a service selection problem. Service selection consists in choosing a service or a combination of services among a set of candidates able to fulfil a given request. To do this, it has to predict and evaluate candidate performances. These performances are based on non-functional requirements such as execution time, cost or noise. This application domain requires tight coordination between some of its functionalities. Tight coordination involves setting data streams between functionalities during their execution. In this proposal, functionalities producing data streams are modelled as continuous services. This new service category requires hierarchical service composition and adds some constraints to the service selection problem. This thesis shows that an important non-functional coupling appears between service instances at different levels, even when data streams are unidirectional. The proposed approach focuses on performance prediction of an high-level service instance given its organigram. This organigram gathers service instances involved in the high-level task processing. The scenario included in this study is the selection of a positioning service involved in a robot navigation high-level service. For a given organigram, performance prediction of an high-level service instance of this scenario has to: (i) be contextual by, for instance, considering moving path towards the required destination, (ii) support service instance replacement after a failure or in an opportunist manner. Consequently, this service selection is set as a sequential decision problem and is formalized as a finite-horizon Markov decision process. Its high contextual dimensionality with respect to robot moving frequency makes direct learning of Q-value functions or transition functions inadequate. The proposed approachre lies on local dynamic models and uses the planned moving path to estimate Q-values of organigrams available in the initial state. This estimation is done using a Monte-Carlo tree search method, Upper Confidence bounds applied to TreesLa robotique ambiante s'intéresse à l'introduction de robots mobiles au sein d'environnements actifs où ces derniers fournissent des fonctionnalités alternatives ou complémentaires à celles embarquées par les robots mobiles. Cette thèse étudie la mise en concurrence des fonctionnalités internes et externes aux robots, qu'elle pose comme un problème de sélection de services logiciels. La sélection de services consiste à choisir un service ou une combinaison de services parmi un ensemble de candidats capables de réaliser une tâche requise. Pour cela, elle doit prédire et évaluer la performance des candidats. Ces performances reposent sur des critères non-fonctionnels comme la durée d'exécution, le coût ou le bruit. Ce domaine applicatif a pour particularité de nécessiter une coordination étroite entre certaines de ses fonctionnalités. Cette coordination se traduit par l'échange de flots de données entre les fonctionnalités durant leurs exécutions. Les fonctionnalités productrices de ces flots sont modélisées comme des services continus. Cette nouvelle catégorie de services logiciels impose que les compositions de services soient hiérarchiques et introduit des contraintes supplémentaires pour la sélection de services. Cette thèse met en évidence la présence d'un important couplage non-fonctionnel entre les performances des instances de services de différents niveaux, même lorsque les flots de données sont unidirectionnels. L'approche proposée se concentre sur la prédiction de la performance d'une instance de haut-niveau sachant son organigramme à l'issue de la sélection. Un organigramme regroupe l'ensemble des instances de services sollicitées pour réaliser une tâche de haut-niveau. L'étude s'appuie sur un scénario impliquant la sélection d'un service de positionnement en vue de permettre le déplacement d'un robot vers une destination requise. Pour un organigramme considéré, la prédiction de performance d'une instance de haut-niveau de ce scénario introduit les exigences suivantes : elle doit (i)être contextuelle en tenant compte, par exemple, du chemin suivi pour atteindre la destination requise, (ii) prendre en charge le remplacement d'une instance de sous-service suite à un échec ou, par extension, de façon opportuniste. En conséquence, cette sélection de services est posée comme un problème de prise de décision séquentielle formalisé à l'aide de processus de décision markoviens à horizon fini. La dimensionnalité importante du contexte en comparaison à la fréquence des déplacements du robot rend inadaptées les méthodes consistant à apprendre directement une fonction de valeur ou une fonction de transition. L'approche proposée repose sur des modèles de dynamique locaux et exploite le chemin de déplacement calculé par un sous-service pour estimer en ligne les valeurs des organigrammes disponibles dans l'état courant. Cette estimation est effectuée par l'intermédiaire d'une méthode de fouille stochastique d'arbre, Upper Confidence bounds applied to Tree

Formalizing MongoDB Queries

In this paper, we report on our ongoing work in which we formalize MongoDB, a widely adopted document database system managing complex (tree structured) values represented in a JSON-based data model, equipped with a powerful query mechanism. We study the expressiveness of the MongoDB query language, showing its equivalence with nested relational algebra, and we investigate the computational complexity of significant fragments of it

A Generalized Framework for Ontology-Based Data Access

The database (DB) landscape has been significantly diversified during the last decade, resulting in the emergence of a variety of non-relational (also called NoSQL) DBs, e.g., xml and json-document DBs, key-value stores, and graph DBs. To enable access to such data, we generalize the well-known ontology-based data access (OBDA) framework so as to allow for querying arbitrary data sources using sparql. We propose an architecture for a generalized OBDA system implementing the virtual approach. Then, to investigate feasibility of OBDA over non-relational DBs, we compare an implementation of an OBDA system over MongoDB, a popular json-document DB, with a triple store