IRL - Application de techniques de l'IA pour une exécution intelligente de DSLs : Différence entre versions

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Le travail d'IRL abordera ce projet en s'inspirant de techniques existantes et en l'appliquant sur un DSL dédié à la conception de jeux. Le DSL utilisé sera celui où on manipule des pièces des positions et des déplacements possibles, et son exécution sera les movements des pièces. Des exemples d'instances possibles DSL est le jeu d'échecs, le jeu de dames, etc. L'étudiant sera amené à intégrer des stratégies d'apprentissage où en observant des exécutions habituelles du jeu, l'outil parvienne à identifier des stratégies et jouer de manière automatique.
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Le travail d'IRL abordera ce projet en s'inspirant de techniques existantes et en l'appliquant sur un DSL dédié à la conception de jeux. Le DSL utilisé sera celui où on manipule des pièces, des positions et des déplacements possibles, et son exécution sera les movements des pièces. Des exemples d'instances possibles dudit DSL sont : le jeu d'échecs, le jeu de dames, etc. L'étudiant sera amené à intégrer des stratégies d'apprentissage où en observant des exécutions habituelles du jeu, l'outil parvienne à identifier des techniques de jeu et jouer de manière automatisée.
  
Il existe dans la littérature des algorithmes d'apprentissage pour les jeux d'échecs, etc. Dans un premier temps on étudiera ces algorithmes pour voir leur application directe dans Meeduse. Dans un deuxième temps on essayera de généraliser les concepts et montrer qu'on peut appliquer des techniques similaires sur d'autres types de modèles.
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Il existe dans la littérature des algorithmes d'apprentissage pour les jeux d'échecs, etc. Dans un premier temps on étudiera ces algorithmes pour voir leur application directe dans Meeduse. Dans un deuxième temps on essayera de généraliser les concepts et montrer qu'on peut appliquer des techniques similaires sur d'autres types de DSL.

Version actuelle en date du 11 octobre 2019 à 12:39


Application de techniques de l'IA pour une exécution intelligente de DSLs

Labo LIG
Equipe VASCO
Encadrants akram.idani@imag.fr

Thème général

Les techniques de l'IA sont souvent appliquées au niveau logiciel (ou programme) et très peu au niveau de modèles de domaines. L'objectif de ce projet est de voir comment on peut intégrer des techniques de l'IA lors de la conception de langages dédiés domaines (DSL). L'outil Meeduse (http://vasco.imag.fr/tools/meeduse/) que nous avons développé permet de concevoir des languages dédiés domaines et d'exprimer le mécanisme d'exécution de ces languages. Aujourd'hui cette exécution se fait de manière manuelle : l'utilisateur choisit les opérations qu'il veut exécuter et l'outil permet de les animer au niveau du modèle. On aimerait que l'outil puisse apprendre (au travers de techniques de machine learning) à partir des scénarios d'exécution manuels et reproduire (voire prédire) par lui-même des scénarios d'exécution automatisés.

Compétences attendues

Etudiant motivé par la programmation java et par l'ingénierie des modèles ; curieux et ouvert à l'apprentissage de nouveaux paradigmes

Résultats attendus

Le travail d'IRL abordera ce projet en s'inspirant de techniques existantes et en l'appliquant sur un DSL dédié à la conception de jeux. Le DSL utilisé sera celui où on manipule des pièces, des positions et des déplacements possibles, et son exécution sera les movements des pièces. Des exemples d'instances possibles dudit DSL sont : le jeu d'échecs, le jeu de dames, etc. L'étudiant sera amené à intégrer des stratégies d'apprentissage où en observant des exécutions habituelles du jeu, l'outil parvienne à identifier des techniques de jeu et jouer de manière automatisée.

Il existe dans la littérature des algorithmes d'apprentissage pour les jeux d'échecs, etc. Dans un premier temps on étudiera ces algorithmes pour voir leur application directe dans Meeduse. Dans un deuxième temps on essayera de généraliser les concepts et montrer qu'on peut appliquer des techniques similaires sur d'autres types de DSL.