SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time

SPADAR : Analyse proactive et sensible au contexte pour l’adaptation dynamique en temps réel

Résumé

Although radiation level is a serious concern that requires continuous monitoring, many existing systems are designed to perform this task. Radiation Early Warning System (REWS) is one of these systems which monitors the gamma radiation level in the air. Such a system requires high manual intervention, depends totally on experts' analysis, and has some shortcomings that can be risky sometimes. In this thesis, the RIMI (Refining Incoming Monitored Incidents) approach will be introduced, which aims to improve this system while becoming more autonomous while keeping the final decision to the experts. A new method is presented which will help in changing this system to become more intelligent while learning from past incidents of each specific system.
Bien que le niveau de rayonnement soit une préoccupation sérieuse qui nécessite une surveillance continue, de nombreux systèmes existants sont conçus pour effectuer cette tâche. Radiation Early Warning System (REWS) est l'un de ces systèmes qui surveille le niveau de rayonnement gamma dans l'air. Un tel système nécessite une intervention manuelle élevée, dépend totalement de l'analyse d'experts et présente des lacunes qui peuvent parfois être risquées. Dans cette thèse, l'approche RIMI (Refining Incoming Monitored Incidents) sera introduite, qui vise à améliorer ce système pour gagner en autonome tout en laissant la décision finale aux experts. Une nouvelle méthode est présentée qui aidera à changer ce système pour devenir plus intelligent tout en apprenant des incidents passés de chaque système spécifique.
Fichier principal
Vignette du fichier
107544_AL_SALEH_2022_archivage.pdf (9.11 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03827816 , version 1 (24-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03827816 , version 1

Citer

Mohammed Al Saleh. SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay; Université Libanaise, 2022. English. ⟨NNT : 2022UPASG060⟩. ⟨tel-03827816⟩
388 Consultations
17 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More