Self-describing objects with tangible data structures (Objets intelligents avec des données tangibles) Sinha, Arnab - (2014-05-28) / Université de Rennes 1 Self-describing objects with tangible data structures Accéder au document :  https://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Banâtre, Michel; Couderc, Paul Discipline : Informatique Laboratoire : IRISA Ecole Doctorale : Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications Classification : Informatique Mots-clés : Informatique diffuse, environnements intelligents, structures de données distribuées, RFID Intelligence ambiante  - Thèses et écrits académiques Traitement réparti  - Thèses et écrits académiques Systèmes d'identification par radiofréquence  - Thèses et écrits académiques

Résumé : En informatique ubiquitaire, l'observation du monde physique et de son "contexte" (une représentation haut niveau de la situation physique) est essentielle. Il existe de nombreux moyens pour observer le contexte. Typiquement, cela consiste en un traitement en plusieurs étapes commençant par la récupération de données brutes issues de capteurs. Diverses technologies de capteurs sont utilisées pour la récupération d'informations de bas niveau sur les activités physiques en cours. Ces données sont ensuite rassemblées, analysées et traitées ailleurs dans les systèmes d'information afin d'offrir une reconnaissance de contexte. Les applications déployées réagissent alors en fonction du contexte/de la situation détecté(e). Parmis les capteurs utilisés, les tags RFID, une technologie émergente, permettent de créer un lien virtuel direct entre les objets physiques et les systèmes d'information. En plus de stocker des identifiants, ils offrent un espace mémoire générique aux objets auxquels ils sont attachés, offrant de nouvelles possibilités d'architectures en informatique omniprésente. Dans cette thèse, nous proposons une approche originale tirant parti de l'espace mémoire offerts aux objets réels par les tags RFID. Dans notre approche, les objets supportent directement le système d'information. Ce type d'intégration permet de réduire les communications requises par le traitement à distance. Pour ce faire, des données sémantiques sont tout d'abord attachées aux objets afin de les rendre auto-descriptifs. Ainsi, les données pertinentes concernant une entité physique sont directement disponibles pour un traitement local. Les objets peuvent ensuite être liés virtuellement grâce à des structures de données dédiées ou ad hoc et distribuées sur les objets eux-mêmes. Ce faisant, le traitement des données peut se faire de façon directe. Par exemple, certaines propriétés peuvent être vérifiées localement sur un ensemble d'objets. Une relation physique peut être déduite directement de la structure de données, d'où le nom de "structures de données tangibles". Vis-à-vis des approches conventionnelles tirant parti des identifiants, notre approche offrent des avantages en termes de vie privée, de mise à l'échelle, d'autonomie et d'indépendance vis-à-vis des infrastructures. Le défi se situe au niveau de son expressivité limitée à cause du faible espace mémoire disponible sur les tags RFID. Les principes sont validés dans deux prototypes aux applications différentes. Le premier prototype est développé dans le domaine de la gestion de déchets afin d'aider le tri et d'améliorer le recyclage. Le deuxième offre des services supplémentaires, tels qu'une assistance lors du montage et de la vérification d'objets composés de plusieurs parties, grâce aux structures de données distribuées sur les différentes parties. Abstract : Pervasive computing or ambient computing aims to integrate information systems into the environment, in a manner as transparent as possible to the users. It allows the information systems to be tightly coupled with the physical activities within the environment. Everyday used objects, along with their environment, are made smarter with the use of embedded computing, sensors etc. and also have the ability to communicate among themselves. In pervasive computing, it is necessary to sense the real physical world and to perceive its “context” ; a high level representation of the physical situation. There are various ways to derive the context. Typically, the approach is a multi-step process which begins with sensing. Various sensing technologies are used to capture low level information of the physical activities, which are then aggregated, analyzed and computed elsewhere in the information systems, to become aware of the context. Deployed applications then react, depending on the context situation. Among sensors, RFID is an important emerging technology which allows a direct digital link between information systems and physical objects. Besides storing identification data, RFID also provides a general purpose storage space on objects, enabling new architectures for pervasive computing. In this thesis, we defend an original approach adopting the later use of RFID i.e. a digital memory integrated to real objects. The approach uses the principle where the objects self-support information systems. This way of integration reduces the need of communication for remote processing. The principle is realized in two ways. First, objects are piggybacked with semantic information, related to itself ; as self-describing objects. Hence, relevant information associated with the physical entities are readily available locally for processing. Second, group of related objects are digitally linked using dedicated or ad-hoc data structure, distributed over the objects. Hence, it would allow direct data processing - like validating some property involving the objects in proximity. This property of physical relation among objects can be interpreted digitally from the data structure ; this justifies the appellation “Tangible Data Structures”. Unlike the conventional method of using identifiers, our approach has arguments on its benefits in terms of privacy, scalability, autonomy and reduced dependency with respect to infrastructure. But its challenge lies in the expressivity due to limited memory space available in the tags. The principles are validated by prototyping in two different application domains. The first application is developed for waste management domain that helps in efficient sorting and better recycling. And the second, provides added services like assistance while assembling and verification for composite objects, using the distributed data structure across the individual pieces.