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Laboratoire/Entreprise : LIRIS, Université Claude Bernard Lyon 1, Campus de
Durée : 6 mois
Contact : lionel.medini@liris.cnrs.fr
Date limite de publication : 2022-05-01

Contexte :
Le Web des Objets (WoT) est le résultat de l’intégration dans le Web, d’objets communicants de l’Internet des Objets pouvant présenter des capacités limitées. Les applications du WoT concernent l’agriculture numérique, le bâtiment intelligent, les villes intelligentes, la santé, etc [Raw14]. Le Web sémantique forme un socle théorique privilégié pour les graphes de connaissances émergeant de l’échange, du stockage, du traitement et du raisonnement sur des données dans le WoT.

Nous focalisons à donner aux objets connectés une capacité de raisonnement sur les graphes de connaissances en embarquant les traitements au plus près de ces objets. Il s’agit pour cela de définir une architecture logicielle compatible à la fois avec la nature contrainte de ces objets et avec les standards du WoT – et notamment la notion de servient [WoT20] – et d’y intégrer un moteur d’inférence incrémental à base de règles. Une première version de moteur d’inférences a été développée en C et fonctionne notamment sur architecture Arduino Due. L’objectif de ce stage est de proposer une évolution de ce moteur en y intégrant des optimisations non prévues dans CoSWoT pour le parsing et l’échange de données compressées.

Sujet :
Dans ce stage, nous nous focalisons sur le moteur d’inférence intégré au servient. Nous partons du principe que les données échangées entre les différents modules logiciels sont déjà compressées en CBOR-LD ou bien en HDT.
L’objectif principal de ce stage est de modifier le moteur d’inférence du projet CoSWoT pour tirer parti de cette compression en ré-indexant plus efficacement les triplets et leurs termes. Autrement dit, il s’agit de substituer la bibliothèque de stockage de faits actuelle pour la remplacer par des structures de données plus légères, afin de réduire l’empreinte mémoire du moteur d’inférence et d’optimiser sa vitesse de traitement. Différentes solutions pourront être envisagées pour cela, qui devront être compatibles avec le fonctionnement de l’algorithme, les capacités du dispositif sur lequel il est déployé et l’arrivée des données sous forme de flux.

Dans un second temps, ces améliorations devront être évaluées en termes d’espace mémoire et de temps de traitement sur différents jeux de données, différents scénarios et différents appareils. L’objectif est de déterminer les limites de cette approche par rapport aux autres moteurs du marché, et également de caractériser les capacités de raisonnement des différents dispositifs utilisés.

En fonction du temps restant, l’automatisation du déploiement sur différents appareils pourra également être réalisée.

Le code réalisé sera déposé en open source.

Références :

[Ben21] Bento, A., Médini, L., Singh, K., & Laforest, F. (2021, June). Raisonnement embarqué et distribué pour le Web des Objets: un état de l’art. In Journées Francophones d’Ingénierie des Connaissances (IC) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA’21) (pp. pp-48).
[Bon19] Bonte, P., Tommasini, R., De Turck, F., Ongenae, F., & Valle, E. D. (2019, June). C-sprite: efficient hierarchical reasoning for rapid RDF stream processing. In Proceedings of the 13th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems (pp. 103-114).
[CBOR-LD] Sporny, M. & Longley, D.. CBOR-LD 1.0 – A CBOR-based Serialization for Linked Data. W3C Member Submission, 2021. URL : https://digitalbazaar.github.io/cbor-ld-spec/
[Cha18] Charpenay, Victor, Sebastian Käbisch, and Harald Kosch. “Towards a binary object notation for RDF.” European Semantic Web Conference. Springer, Cham, 2018.
[Fer10] Fernandez, J.D., Martinez-Prieto, M.A. & Gutierrez, C.. Compact Representation of Large RDF Data Sets for Publishing and Exchange. In: The Semantic Web ISWC 2010, vol. 6496, pp. 193–208. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2010.
[Med16] Médini, L. An Avatar-based Workflow for the Semantic Web of Things. In WWW 2016 W3C Track.
[Mot12] Motik, B., Horrocks, I., Kim, S.M. Delta-reasoner: a semantic web reasoner for an intelligent mobile platform. In WWW 2012 companion volume.
[Mri15] Mrissa, M., Médini, L., Jamont, J.-P., Le Sommer, N., Laplace, J. An Avatar Architecture for the Web of Things. Internet Computing 19(2). IEEE, 2015.
[Raw14] Rawat, P., Singh, K. D., Chaouchi, H., & Bonnin, J. M. (2014). Wireless sensor networks: a survey on recent developments and potential synergies. The Journal of supercomputing, 68(1), 1-48.
[Roj16] Rojas, R., Médini, L., Cordier, A. Toward Constrained Semantic WoT. In WoT 2016.
[Sub16] Subercaze, J., Gravier, C., Chevalier, J., Laforest, F. Inferray: fast in-memory RDF inference. PVLDB 9(6). VLDB Endowment, 2016.
[Ter16] Terdjimi, M., Médini, L., Mrissa, M. HyLAR+: Improving Hybrid Location-Agnostic Reasoning with Incremental Rule-based Update. In WWW 2016, companion volume.
[Tom21] Tommasini, R., Bonte, P., Ongenae, F., & Della Valle, E. (2021). RSP4J: An api for rdf stream processing. In European Semantic Web Conference (pp. 565-581). Springer, Cham.
[WoT20] Kovatsch & al. (2020), Web of Things (WoT) Architecture, W3C Recommendation, https://www.w3.org/TR/2020/REC-wot-architecture-20200409/

Profil du candidat :
5A ingénierie ou master 2

Formation et compétences requises :
Programmation en C (éventuellement embarquée)
Représentation et raisonnement sur des graphes de connaissances
Programmation Web en JavaScript (facultatif)

Adresse d’emploi :
Université Claude Bernard Lyon 1, Campus de la Doua, Villeurbanne.

Le stagiaire sera rattaché au Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information (LIRIS). Le LIRIS est une unité mixte de recherche (UMR 5205) du CNRS, de l’INSA de Lyon, de l’Université Claude Bernard Lyon 1, de l’Université Lumière Lyon 2 et de l’Ecole Centrale de Lyon. Il compte 330 membres. Les recherches du LIRIS concernent un large spectre de la science informatique au sein de ses douze équipes de recherche structurées en six pôles de compétences.

Encadrants :
Lionel Médini, Pierre-Antoine Champin, Frédérique Laforest

Modalités de candidature :

Les candidats doivent envoyer les documents suivants :
-un CV
-une lettre de motivation
-le dernier relevé de notes

Ces documents doivent être envoyés à lionel.medini à liris.cnrs.fr