Qu'est-ce que le projet ? What is the project ?
Aujourd’hui les systèmes industriels sont équipés de très nombreux capteurs qui mesurent différentes données (température, consommation électrique...). Un des challenges étudiés dans l’équipe LACODAM (équipe INRIA/IRISA) est d’être capable, à partir des données de ces capteurs de construire un modèle de fonctionnement du système (sous forme d’automate temporisé). Lors de la construction de ces automates, il arrive parfois de devoir comparer deux automates temporisés entre eux, c'est ici qu'intervient notre projet.
DAT2021 est un outil de calcul, prenant en entrée au moins deux automates temporisés et le type d’analyse souhaité, pour rendre en sortie une quantification de la distance entre ces automates. Cet outil offre à l'utilisateur, en plus de son utilisation en ligne de commande, la possibilité de disposer d’une interface graphique.
Nowadays industrial systems are equipped with lot of sensors that measure different kind of data (temperature, electrical consumption...). One of the challenges faced by the LACODAM team (INRIA/IRISA team) is to be able to build a functional model (in form of a timed automaton) of the system from the data collected. When you build these automata, it happens that you want to compare them with each other, and this is where our project comes handy.
DAT2021 is a calculation tool, taking as input two timed automata and the desired type of analysis, and gives as output a quantization of the distance between these automata. This tool lets the user the choice between its command line interface and its graphical interface.
Cas d'usage
Use cases
Quantifier la distance entre plusieurs automates permet d'apprécier leurs différences. Si ces derniers modélisent des systèmes réels par exemple, cela peut permettre de mesurer leurs écarts de structure, de comportement ou encore de se représenter leurs similitudes. Dans le cas de l'équipe LACODAM, les automates comparés sont liés, puisque le second automate est le résultat d'un travail d'apprentissage sur les traces générées d'un automate dit de référence. Dans ce contexte, DAT2021 permet ainsi de mesurer la ressemblance des deux automates et donc, l'efficacité de l'algorithme d'apprentissage.
Quantify the distance between automata lets us appreciate their differences. If they model real systems for example, this can measure the gap between their structure, their behavior or it can be useful to highlight their similarity. In the case of the LACODAM team, the two compared automata are linked : the second automaton is the result of a learning process based on traces generated by the first automaton, which is called the reference automaton. In such a way, DAT2021 lets us measure how they correspond and so how efficient the learning process used is.
Un autre cas d'usage de DAT2021 réside dans sa capacité à lister les opérations nécessaires pour faire correspondre (au mieux) les automates : l'utilisateur peut ainsi se faire une idée des coûts induits par la transformation d'un automate vers l'autre. Par exemple, l'utilisateur peut modéliser un système cible par un automate, faire de même avec son système actuel et voir à la fois les modifications nécessaires et les coûts pour faire évoluer son système vers celui ciblé.
As DAT2021 can list all the modifications to operate on one automaton to make it match the other one (as close as possible), another use case can be to appreciate all the costs implied by the overall transformation. For example, the user can model both a system and a targeted one, and then have access to the costs as well as all the needed modifications to turn the system into the targeted one.
