Month: October 2020

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WG Avalon : Analysis of energy consumption in a precision beekeeping system

Hugo Hadjur (joint work with Laurent Lefevre and Doreid Ammar (Aivancity group))
October 13, 2020 – 2.30pm – 3.30pm

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3410992.3411010
Abstract:
Honey bees have been domesticated by humans for several thousand years and mainly provide honey and pollination, which is fundamental for plant reproduction. Nowadays, the work of beekeepers is constrained by external factors that stress their production (parasites and pesticides among others). Taking care of large numbers of beehives is time-consuming, so integrating sensors to track their status can drastically simplify the work of beekeepers. Precision beekeeping complements beekeepers’ work thanks to the Internet of Things (IoT) technology. If used correctly, data can help to make the right diagnosis for honey bees colony, increase honey production and decrease bee mortality. Providing enough energy for on-hive and in-hive sensors is a challenge. Some solutions rely on energy harvesting, others target usage of large batteries. Either way, it is mandatory to analyze the energy usage of embedded equipment in order to design an energy efficient and autonomous bee monitoring system. This paper relies on a fully autonomous IoT framework that collects environmental and image data of a beehive. It consists of a data collecting node (environmental data sensors, camera, Raspberry Pi and Arduino) and a solar energy supplying node. Supported services are analyzed task by task from an energy profiling and efficiency standpoint, in order to identify the highly pressured areas of the framework. This first step will guide our goal of designing a sustainable precision beekeeping system, both technically and energy-wise.

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Entretiens Jacques Cartier – Colloque : “Effets rebonds dans le numérique. Comment les détecter ? Comment les mesurer ? Comment les éviter ?”

2 Novembre 2020 – 9h00-12h00 (Heure Québec / Canada) // 15h00-18h00 (Heure Française)

Organisé par le Centre Jacques Cartier, l’Ecole Normale Supérieure de Lyon, Inria, le laboratoire LIP, l’Université de Sherbrooke, le CIRAIG et le GDS EcoInfo avec des intervenants franco-québécois en sciences du numérique et en sciences humaines et sociales.

Plus d’informations : http://avalon.ens-lyon.fr/ejc2020

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Action Exploratoire INRIA ExODE

Coordinateur: Jonathan Rouzaud-Cornabas (INRIA Beagle, Liris)

Participants: Samuel Bernard (INRIA Dracula, Institut Camille Jordan), Thierry Gautier (Avalon)

Date: 2019-2022

En Français:
En biologie, la grande majorité des systèmes peut être modélisée sous la forme d’équations différentielles ordinaires (ODE). Modéliser plus finement des objets biologiques mène à augmenter le nombre d’équations. Simuler des systèmes toujours plus grands mène également à augmenter le nombre d’équations. Par conséquent, nous observons une explosion de la taille des systèmes d’ODE à résoudre. Un verrou majeur est la limitation des logiciels de résolutions numériques d’ODE (solveur ODE) à quelques milliers d’équations à cause de temps de calcul prohibitif. L’AEx ExODE s’attaque à ce verrou via 1) l’introduction de nouvelles méthodes numériques qui tireront parti de la précision mixte qui mélange plusieurs précisions de nombre flottant au sein d’un schéma de calcul, 2) l’adaptation de ces nouvelles méthodes pour des machines de calcul de prochaines générations qui sont fortement hiérarchiques et hétérogénes et composées d’un grand nombre de CPUs et GPUs. Depuis un an, une nouvelle approche du Deep Learning se propose de remplacer les Recurrent Neural Network (RNN) par des systèmes d’ODE. Les méthodes numériques et parallèles d’ExODE seront évalué et adapté dans ce cadre afin de permettre l’amélioration de la performance et de l’exactitude de ces nouvelles approches.

En Anglais:
In biology, the vast majority of systems can be modeled as ordinary differential equations (ODEs). Modeling more finely biological objects leads to increase the number of equations. Simulating ever larger systems also leads to increasing the number of equations. Therefore, we observe a large increase in the size of the ODE systems to be solved. A major lock is the limitation of ODE numerical resolution software (ODE solver) to a few thousand equations due to prohibitive calculation time. The AEx ExODE tackles this lock via 1) the introduction of new numerical methods that will take advantage of the mixed precision that mixes several floating number precisions within numerical methods, 2) the adaptation of these new methods for next generation highly hierarchical and heterogeneous computers composed of a large number of CPUs and GPUs. For the past year, a new approach to Deep Learning has been proposed to replace the Recurrent Neural Network (RNN) with ODE systems. The numerical and parallel methods of ExODE will be evaluated and adapted in this framework in order to improve the performance and accuracy of these new approaches.