Adaptive Computing Systems for Aerospace

En raison de leur complexité croissante, les systèmes informatiques modernes nécessitent de nouvelles méthodologies permettant d'automatiser leur conception et d'améliorer leurs performances. L'espace, en particulier, constitue un environnement très défavorable au maintien de la performance de ces systèmes : sans protection des rayonnements ionisants et des particules, l'électronique basée sur CMOS peut subir des erreurs transitoires, une dégradation des performances et une usure accélérée causant ultimement une défaillance du système. Les approches traditionnellement adoptees pour garantir la fiabilité du système et prolonger sa durée de vie sont basées sur la redondance, généralement établie durant la conception. En revanche, ces solutions sont coûteuses et parfois inefficaces, puisqu'elles augmentent la taille et la complexité du système, l'exposant à des risques plus élevés de surchauffe et d'erreurs. Les conséquences de ces limites sont d'autant plus importantes lorsqu'elles s'appliquent aux systèmes critiques (e.g., contraintes par le temps ou dont l'accès est limité) qui doivent être en mesure de prendre des décisions sans intervention humaine. Sur la base de ces besoins et limites, le développement en aérospatial de systèmes informatiques avec capacités adaptatives peut être considéré comme la solution la plus appropriée pour les dispositifs intégrés à haute performance. L'informatique auto-adaptative offre un potentiel sans égal pour assurer la création d'une génération d'ordinateurs plus intelligents et fiables. Qui plus est, elle répond aux besoins modernes de concevoir et programmer des systèmes informatiques capables de répondre à des objectifs en conflit. En nous inspirant des domaines de l'intelligence artificielle et des systèmes reconfigurables, nous aspirons à développer des systèmes informatiques auto-adaptatifs pour l'aérospatiale qui répondent aux enjeux et besoins actuels. Notre objectif est d'améliorer l'efficacité de ces systèmes, leur tolerance aux pannes et leur capacité de calcul. Afin d'atteindre cet objectif, une analyse expérimentale et comparative des algorithmes les plus populaires pour l'exploration multi-objectifs de l'espace de conception est d'abord effectuée. Les algorithmes ont été recueillis suite à une revue de la plus récente littérature et comprennent des méthodes heuristiques, évolutives et statistiques. L'analyse et la comparaison de ceux-ci permettent de cerner les forces et limites de chacun et d'ainsi définir des lignes directrices favorisant un choix optimal d'algorithmes d'exploration. Pour la création d'un système d'optimisation autonome—permettant le compromis entre plusieurs objectifs—nous exploitons les capacités des modèles graphiques probabilistes. Nous introduisons une méthodologie basée sur les modèles de Markov cachés dynamiques, laquelle permet d'équilibrer la disponibilité et la durée de vie d'un système multiprocesseur. Ceci est obtenu en estimant l'occurrence des erreurs permanentes parmi les erreurs transitoires et en migrant dynamiquement le calcul sur les ressources supplémentaires en cas de défaillance. La nature dynamique du modèle rend celui-ci adaptable à différents profils de mission et taux d'erreur. Les résultats montrent que nous sommes en mesure de prolonger la durée de vie du système tout en conservant une disponibilité proche du cas idéal. En raison des contraintes de temps rigoureuses imposées par les systèmes aérospatiaux, nous étudions aussi l'optimisation de la tolérance aux pannes en présence d'exigences d'exécution en temps réel. Nous proposons une méthodologie pour améliorer la fiabilité du calcul en présence d'erreurs transitoires pour les tâches en temps réel d'un système multiprocesseur homogène avec des capacités de réglage de tension et de fréquence. Dans ce cadre, nous définissons un nouveau compromis probabiliste entre la consommation d'énergie et la tolérance aux erreurs. Comme nous reconnaissons que la résilience est une propriété d'intérêt omniprésente (par exemple, pour la conception et l'analyse de systems complexes génériques), nous adaptons une définition formelle de celle-ci à un cadre probabiliste dérivé à nouveau de modèles de Markov cachés. Ce cadre nous permet de modéliser de façon réaliste l'évolution stochastique et l'observabilité partielle des phénomènes du monde réel. Nous proposons un algorithme permettant le calcul exact efficace de l'étape essentielle d'inférence laquelle est requise pour vérifier des propriétés génériques. Pour démontrer la flexibilité de cette approche, nous la validons, entre autres, dans le contexte d'un système informatisé reconfigurable pour l'aérospatiale. Enfin, nous étendons la portée de nos recherches vers la robotique et les systèmes multi-agents, deux sujets dont la popularité est croissante en exploration spatiale. Nous abordons le problème de l'évaluation et de l'entretien de la connectivité dans le context distribué et auto-adaptatif de la robotique en essaim. Nous examinons les limites des solutions existantes et proposons une nouvelle méthodologie pour créer des géométries complexes connectées gérant plusieurs tâches simultanément. Des contributions additionnelles dans plusieurs domaines sont résumés dans les annexes, nommément : (i) la conception de CubeSats, (ii) la modélisation des rayonnements spatiaux pour l'injection d'erreur dans FPGA et (iii) l'analyse temporelle probabiliste pour les systèmes en temps réel. À notre avis, cette recherche constitue un tremplin utile vers la création d'une nouvelle génération de systèmes informatiques qui exécutent leurs tâches d'une façon autonome et fiable, favorisant une exploration spatiale plus simple et moins coûteuse.