Ce projet, dans le domaine des technologies de l’information, vise à développer des solutions de type Internet des objets (IdO) pour répondre à certains défis auxquels sont confrontés les pays africains, tels que les épisodes de sécheresse et les embouteillages dans les zones urbaines. Ce faisant, il permettra la mise en œuvre de techniques très récentes en Afrique, comme par exemple l’agriculture intelligente et les véhicules autonomes.
Mots-clés: IoT, 5G, Apprentissage automatique
El Mehdi Amhoud
Il est aujourd’hui Professeur Assistant à l’Université Mohammed VI polytechnique, au Maroc. Ses recherches portent notamment sur l’efficacité énergétique et la fiabilité des réseaux Internet des objets et sur les futures générations de communications sans fil.
Andreas Burg
En 2011, il est devenu professeur assistant tenure track à l’EPFL où il dirige le Laboratoire des circuits de télécommunication de la Faculté d’ingénierie. Depuis 2018, il est professeur associé permanent à l’EPFL.
Projet de recherche
Ce projet de recherche s’intéresse aux réseaux d’Internet des objets composés d’objets connectés en communication avec des drones.
Les objets connectés devraient fournir une communication fiable et en temps réel pour plusieurs applications telles que l’agriculture intelligente, les voitures autonomes et la robotique. En outre, les drones peuvent fournir une solution de communication sans fil rentable lorsqu’ils sont utilisés comme stations de base aériennes. Les drones peuvent être rapidement déployés pour collecter des données à partir des objets connectés, améliorer leur connectivité, et également leur fournir une alimentation en énergie sans fil.
L’objectif de ce projet est d’étudier les réseaux IdO assistés par des drones en maintenant une faible consommation d’énergie et une communication hautement sécurisée. Pour cela, des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique (en anglais machine learning) pour la maximisation de la capacité des réseaux IoT seront développés. De plus, pour rallonger la durée de batteries des objets connectés, des méthodes ingénieuses de récupération d’énergie et de contrôle de la puissance seront développées. Par ailleurs, la robustesse des réseaux IdO contre différents types d’attaques seront étudiées. Enfin, nous visons à concrétiser ces développements et à permettre leur exploitation précoce en montrant comment les intégrer aux dernières normes IdO émergentes.
Publications / Actualités scientifiques
M. Jouhari, K. Ibrahimi, J. B. Othman and E. M. Amhoud, “Deep Reinforcement Learning-Based Energy Efficiency Optimization for Flying LoRa Gateways”, ICC 2023 – IEEE International Conference on Communications, Rome, Italy, 2023, pp. 6157-6162
Jouhari, M., Saeed, N., Alouini, M. S., & Amhoud, E. M. A survey on scalable LoRaWAN for massive IoT: Recent advances, potentials, and challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2023
Delamou, M., Noubir, G., Dang, S., & Amhoud, E. M. An Efficient OFDM-Based Monostatic Radar Design for Multitarget Detection, 2023
Jouhari, M., Ibrahimi, K., Othman, J. B., & Amhoud, E. M. Deep Reinforcement Learning-based Energy Efficiency Optimization For Flying LoRa Gateways. ICC, 2023
Etiabi, Y., Jouhari, M., Burg, A., & Amhoud, E. M. (2023, June). Spreading Factor assisted LoRa Localization with Deep Reinforcement Learning. In IEEE 97th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Spring) (pp. 1-5), 2023
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