Cofinancé par l’Union européenne dans le cadre de son programme CEF, le projet AQMO aborde le défi de la qualité de l’air, par le développement, dans le cadre de la ville intelligente, d’un pilote déployé dans la métropole de Rennes.
Le projet fournira une plateforme urbaine qui améliore les pratiques actuelles en matière de mesure, de simulation et prévision de la qualité de l’air. Le projet AQMO mettra à disposition des citoyens, des autorités locales, des organismes scientifiques et d’entreprises privées de nouvelles données ainsi que des services innovants s’appuyant sur la simulation numérique.
Le projet AQMO est composé des lots de travail suivant :
WP1 – Gestion
L’objectif de ce lot de travail est de mettre en place un cadre de gestion efficace pour le consortium AQMO afin de garantir l’avancement du projet par rapport aux objectifs établis et au respect des engagements contractuels.
WP2 – Plateforme de capteurs
Dans ce lot, le consortium conçoit une plateforme de capteurs mobile et flexible à intégrer d’abord dans le réseau de bus de la métropole rennaise, puis dans des drones. La plate-forme AQMO utilise l’informatique en périphérie (edge computing) afin de pré-traiter les données avant de les transmettre à la chaîne de calcul.
La conception de la plateforme permettra d’intégrer facilement de nouveaux capteurs en fournissant une spécification détaillée d’un protocole de connexion sans fil. Une communication multimodale vers le cloud sera mise en place. Deux types de capteurs seront déployés :
- Pour les bus, pour lesquels l’énergie n’est pas fortement restreinte ;
- Pour les drones, basés sur une unité économe en énergie (pour des mesures d’urgence).
En termes de logiciel, la plateforme de détection sera contrôlée à distance. Un flux de travail pour le traitement in-situ des données sera proposé. Dès le début, le problème de la sécurité sera intégré. La plateforme sera conçue de façon à être ouverte pour pouvoir ajouter de nouveaux capteurs ainsi que de nouveaux traitements informatiques (y compris des techniques d’apprentissage automatique). La gestion du flux de travail in-situ permettra de soumettre à distance de nouvelles tâches pour traiter localement les données des capteurs.
WP3 – Logiciel de simulation numérique
Ce lot de travail définit l’utilisation de la simulation numérique à la demande pour calculer/visualiser la dispersion de la pollution dans une métropole. Il n’est pas prévu de développer de nouveaux modèles numériques, mais de choisir parmi les modèles existants et les intégrer à la plateforme AQMO en s’assurant que tous les accès et le stockage des données nécessaires sont configurés de manière à pouvoir effectuer des calculs sur un supercalculateur à distance.
WP4 – HPC à la demande
L’objectif est de développer la simulation numérique HPC en tant que service. Le service fourni devrait permettre aux utilisateurs de facilement :
- Lancer des simulations complexes nécessitant une infrastructure HPC
- Répondre aux besoins urgents nécessitant un temps de réponse rapide
- S’assurer que les données d’entrée requises dans de tels cas peuvent être accessibles sans transfert explicite de données vers le centre de calcul haute performance
Les clients d’un tel service n’ont pas de compétences spécifiques en ingénierie scientifique. Les applications et les ressources informatiques doivent alors être extraites pour eux.
Pour simplifier l’utilisation de la plateforme AQMO, nous allons concevoir un outil de prévision qui aidera les utilisateurs à choisir la plateforme informatique de leur choix (ressources HPC, cloud ou ressource partenaire) et à soumettre leurs travaux plus facilement. Le prototype utilisera des techniques d’apprentissage automatique basées sur l’analyse de requêtes et de logs de simulation. L’outil proposera également des API facilement intégrables à la plateforme AQMO.
Outre les outils nécessaires pour accéder aux services informatiques, nous décrirons les coûts d’exploitation d’une telle plateforme de HPC à la demande, afin de pouvoir définir un modèle commercial cohérent pour facturer son utilisation.
WP5 – Gestion du flux de travail informatique et de stockage, visualisation et accès citoyen
Ce lot de travail développe un système de gestion du flux de travail informatique et de stockage basé sur une représentation uniforme du système, associant des arêtes (edges), des centres de données et des supercalculateurs. Le système sera une infrastructure globale logiquement homogène basée sur des nœuds connectés ; par exemple les instances de la plateforme de capteurs, la base de données principale à laquelle les capteurs se connectent pour un stockage à court terme, l’infrastructure du Service Public Métropolitain de la Donnée de Rennes Métropole pour le stockage à long terme.
Une base de données secondaire sera mise en place au centre HPC de l’IDRIS pour un stockage à moyen terme pour la simulation. L’activité développera de plus la couche d’accès à la visualisation des données afin de donner aux scientifiques, aux citoyens et aux autorités publiques la possibilité de brancher divers outils d’analyse et de visualisation de la qualité de l’air.
Un premier travail consistera à identifier l’ensemble des outils et des configurations d’outils utilisés devant être pris en charge par la plateforme. Deux aspects de la visualisation seront inclus : la visualisation des données brutes des capteurs ; et la visualisation du résultat de la simulation numérique.
WP6 – Intégration et coordination technique
Ce lot de travail garantit la cohérence de l’infrastructure et la collaboration entre ses composants. Il est chargé de la construction complète du prototype avec des expérimentations à grande échelle, et gérera également la publication des données issues de la plateforme sur les portails de données ouvertes européens et nationaux.
WP7 – Dissémination, impact et réplicabilité
Ce lot de travail vise à diffuser les résultats du projet, à maximiser son impact, à sensibiliser les citoyens et les décideurs politiques et à assurer la durabilité et l’extension de la plateforme après la fin du projet. Il produira également les documents nécessaires pour assurer cette durabilité, extension et reproductibilité de la plateforme. En outre, toutes les documentations nécessaires pour produire un ensemble de formations seront conçues. L’université de Rennes 1 développera ces formations à la suite du projet.
Les documentations comprennent également des licences de logiciel et une documentation à propos des meilleures pratiques. La deuxième année, un atelier sera organisé à Rennes pour proposer une démonstration de la plateforme aux principaux acteurs.