Tan Minh Hung Truong, nouveau doctorant CO4SYS

Pourriez-vous vous présenter en quelques mots ?
 

Je m'appelle Tan Minh Hung Truong, mais tout le monde m'appelle Hung, pour faire court. Je vis dans la province de Dak Lak, située dans le centre du Vietnam. J'ai 23 ans. J'aime pratiquer des sports tels que le football, le badminton et la course à pied. J'aime également écouter de la musique, car cela m'aide à faire le plein d'énergie quand je travaille. Actuellement, je suis doctorant et je mènerai mes recherches au sein de l'équipe CO4SYS au laboratoire LCIS de Valence, en France.

Quel est votre parcours (formation, expérience, etc.) ?

Au lycée, la matière dans laquelle j’excellais était la physique. J’ai toujours été très intéressé par les sciences et la technologie, c’est pourquoi j’ai choisi l’Université de technologie de Hô Chi Minh pour suivre des études d’ingénieur. Je me suis spécialisé en mécatronique et j’ai obtenu mon diplôme universitaire en 2024 avec d’excellents résultats. Je possède une solide expérience en conception mécanique, en programmation embarquée et en conception de contrôleurs pour les systèmes mécaniques. Pendant mes études universitaires, j’ai également effectué plusieurs stages dans différentes entreprises. J’ai notamment travaillé chez Robot 3T, une entreprise spécialisée dans la conception et le pilotage de bras robotiques. J’y ai acquis des connaissances en vision par ordinateur et en apprentissage automatique afin de les appliquer au bras robotique. Par la suite, j’ai eu l’occasion d’effectuer un stage au laboratoire LCIS à Valence, en France. Au cours de ce stage à Valence, j’ai acquis de nombreuses nouvelles connaissances, notamment sur ROS et le SLAM, ainsi que sur la manière de les intégrer pour contrôler un robot mobile dans un environnement complexe. Passionné par la recherche, je poursuis aujourd’hui mes études en doctorat afin d’approfondir mes connaissances en matière de contrôleurs, d’optimisations et d’applications de l’IA pour un essaim d’agents.

Pourriez-vous nous expliquer brièvement le sujet de votre thèse ?

Ce projet se situe à la croisée de la navigation bio-inspirée, de la planification de mouvement et des systèmes multi-agents. Il vise à développer des modèles de navigation dans des environnements inconnus qui soient robustes, facilement distribuables au sein de groupes de robots ou d’essaims de drones, et capables de définir des trajectoires optimales. Les modèles de navigation bio-inspirés cherchent à reproduire les capacités de navigation des êtres vivants en étudiant le fonctionnement des structures cérébrales dédiées à cette tâche. Le modèle développé au laboratoire LCIS – Grenoble INP, Université Grenoble-Alpes, en collaboration avec le laboratoire LITIS (Université de Rouen-Normandie), simule le fonctionnement de trois types de neurones dédiés à la navigation afin de générer un modèle environnemental à deux niveaux, comprenant une navigation locale et un graphe de navigation global. Ces deux propriétés permettent, d’une part, de s’écarter des chemins précédemment explorés pour rechercher des trajectoires plus optimales et, d’autre part, la répartition sur plusieurs systèmes afin de répartir les ressources de calcul.

Bien qu’il soit encore en cours de développement, notre modèle de navigation a démontré sa capacité à cartographier un environnement inconnu sans être affecté par la dérive, et à guider un agent ou un robot à l’aide du modèle généré. Ce modèle a également été réparti entre plusieurs agents ou robots, permettant ainsi une exploration et un guidage collectifs. Cependant, certains aspects restent à étudier, notamment :

Gestion du graphe de navigation, notamment pour garantir une reconnaissance fiable des lieux lors de l'exploration d'environnements redondants.
Définition de modèles d'exploitation avancés pour le modèle de navigation.
Génération de trajectoires optimisées pour guider des systèmes physiques en tirant parti des possibilités offertes par la navigation locale et le graphe de navigation global.
Définition de stratégies de distribution optimisées pour le modèle au sein de groupes d'agents ou de robots afin de minimiser la communication inter-agents tout en favorisant la répartition de la charge de calcul.
Cette thèse propose de poursuivre l'étude et le développement de ce modèle de navigation et d'explorer les possibilités qu'il offre en matière de génération et de distribution de trajectoires au sein d'un groupe d'agents.

Quelles compétences pouvez-vous apporter ?

Je pense avoir de très bonnes compétences en gestion du temps. En début de journée, je dresse généralement la liste de mes tâches pour la journée, en précisant les horaires exacts auxquels je dois les avoir terminées. Grâce à cela, je parviens facilement à organiser mon travail pour respecter les délais. Je les classe également en différentes catégories, comme les tâches urgentes qui doivent être terminées au plus vite, ou les tâches courantes dont je peux adapter le calendrier à ma guise. Ces méthodes peuvent paraître simples, mais elles m'aident énormément à organiser mon quotidien.