Les enseignements de la chaire ASC

Télécom SudParis : Complex Networks

Automata based approaches

Contenus du cursus 1 : Grands Graphes, systèmes complexes, réseaux sociaux, graph du web, diffusion de l’information dans les grands graphes

• Lois de d’échelle
• Rappel de théorie des graphes
• Graphes aléatoires
• Propriétés statistiques remarquables des grands graphes de terrain (graphe du web) : Effet petit monde, Lois d’échelle dans les grands graphes, Modélisation des grands graphes, Structure de l’internet
• Détections de communautés dans les graphs graphes de terrain : Application aux réseaux sociaux en ligne
• Navigation dans les graphes (Algorithme du PageRank)
• Robustesse des grands systèmes : Panne en cascade, Robustesse de l’Internet
• Mécanismes de diffusion de l’information dans les graphes (modélisation épidémie, Marketing virale dans les réseaux sociaux)

Contenus du cursus 2

• Aperçu Test vs vérification
• Modélisation et abstraction des systèmes du monde réel
• Des systèmes aux mots, traces et langages
• Réduction des expressions régulières en automates finis (2, p)
• Tour d'horizon des méthodes formelles
• Assistants de preuve formelle
• Analyse de code
• Systèmes concurrents et distribués
• Exécution séquentielle vs exécution concurrente
• Horloges de Lamport et relation « happens-before »
• Partage des ressources et exclusion mutuelle (2, p)
• Protocoles de validation et autres algorithmes distribués (3, p)
• Conception, raffinement et implémentation
• Implémentation d'une conception (2, p)
• Composition des sous-systèmes (3, p)

ENSTA : Contrôle optimal et systèmes hybrides

Mario Gleirscher, Professeur associé de la chaire ASC à l’ENSTA a proposé deux nouveaux cours qui ont été intégrés dans le parcours ingénieur de l’école. Voici donc le descriptif du premier cours.

• Objective : use theories, models, and techniques from hybrid systems and optimal control to design controllers with guarantees needed to reliably perform complex tasks in high automation domains, such as autonomous robotics.

• Learning goals : describe complex system dynamics using hybrid system models; examine (e.g., simulate, evaluate, verify) such models with analytic and numerical techniques; design and synthesis (correct) 

• Controllers based on these models; use optimization algorithms and tools to facilitate synthesis; and apply hybrid system models, techniques, and tools to simple examples.

Le challenge ASC : une réponse à la volonté de la chaire de diffuser l’Architecture des Systèmes Complexes de manière transversale et commune aux Écoles de l'Institut Polytechnique de Paris.

Ce challenge a pour but d’apporter aux élèves participants des connaissances dans les domaines de :

• La complexité ;
• L’approche systémiques ;
• L’approche des systèmes de systèmes (SoS) ;
• L’ingénierie système basée sur les modèles (MBSE) ;
• La comparaison et l’évaluation de variantes d’architectures de SoS. 

Pour accéder à la plateforme du challenge, cliquez ici.