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EN SYNTHESE, QU’EST-CE QUE NOUS VOUS PROPOSONS ?
Nous cherchons un(e) post-doctorant(e) pour la mise en place d'un apprentissage fédéré hiérarchique pour environnement hétérogène. Ce poste est basé sur le site du CEA Paris-Saclay, Essonne (91). Ce poste est à pourvoir dès que possible.
QU’ATTENDONS-NOUS DE VOUS ?
Depuis les années 2000 le Cloud constitue l'infrastructure majeure de calcul et de stockage de données au niveau mondial. Cependant, il est confronté actuellement à des évolutions majeures structurelles, techniques et économiques. D’où surgit l’intérêt de l’étendre via ses infrastructures aux niveaux Edge et IoT (Internet des Objets) afin d’obtenir un continuum Cloud-Edge-IoT (CEI).
Le sujet proposé intervient dans le cadre d’un projet du PEPR Cloud (https://pepr-cloud.fr/fr/) qui étudie le développement de nouvelles méthodes permettant de prendre en compte les dépendances multi-niveaux et multi-domaines spécifiques du continuum CEI.
L’objectif est de mettre en place un apprentissage fédéré hiérarchique [1] adapté au continuum CEI, c’est-à-dire réaliser l’apprentissage d’un modèle de Machine Learning à partir des données provenant des acteurs de la couche IoT (par exemple, des smartphones) mais sans centraliser les données au sein du Cloud.
Une attention toute particulière sera portée à la robustesse face à l’hétérogénéité des devices qui est inhérente à un environnement CEI.
Nous souhaitons mettre en place une fonction de monitoring (quels smartphones sélectionner pour l’apprentissage au round T ?) afin d’optimiser la performance du modèle et le cout de l’apprentissage. La fonction dépendra bien sûr de la capacité calculatoire et de la connexion des participants mais nous souhaitons aller plus loin en modélisant un profil d’utilisation des smartphones.
[1] L. Liu, J. Zhang, S.H. Song, and K.B. Letaief. Client-Edge-Cloud Hierarchical Federated Learning. arXiv preprint arXiv: 1905.06641, 2019.
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