De la donnée aux étoiles : optimiser la recherche astronomique

Enseignant-chercheur à l'INSA Rennes (IETR¹), Jean-François Nezan est spécialiste de la conception de systèmes de calcul et de leur optimisation énergétique pour des applications spécifiques. Depuis plusieurs années, il mène un projet de recherche innovant au croisement de l'astronomie, du calcul Haute Performance (HPC) et des technologies embarquées, en collaboration avec des instituts internationaux et des partenaires industriels. Dans cette interview, il revient sur l'origine de ce projet, ses objectifs, ainsi que les nombreux défis techniques qu'il rencontre, notamment dans la gestion des données astronomiques et l'optimisation des systèmes de calcul à faible consommation d'énergie.

Parlez-nous de votre projet. Comment a-t-il commencé ?

Notre projet de recherche a pour objectif de reconstruire des images hyperspectrales du ciel à partir des signaux reçus sur plusieurs radiotélescopes en réseau. 
Il a débuté grâce à deux Congés de Recherche pour Changement Thématique (CRCT) que j’ai obtenus en 2014 et 2020, au niveau national. Lors de ma première mobilité en Nouvelle-Zélande en 2014, j'ai commencé par travailler sur des applications de vision par ordinateur puis j’ai rencontré des chercheurs en astronomie, ce qui a influencé ma deuxième mobilité en 2020. Cette opportunité m’a permis de m'intégrer à leurs objectifs scientifiques. En parallèle, cela m’a ouvert des collaborations en France, notamment avec des astronomes de l’Observatoire de Paris et de Nice. À partir de 2016, j’ai pu participer à l’effort du CNRS pour intégrer la France au consortium international SKA, ce qui a été officialisé en 2022. Depuis, nous avons monté plusieurs projets, dont deux ANR et le laboratoire commun ECLAT avec notamment le CNRS, l’INRIA et Eviden, ce qui a considérablement enrichi notre réseau de collaborations. Ce projet est vraiment fédérateur à l’IETR avec la participation de plusieurs doctorants et collègues dont Mickael Dardaillon, Karol Desnos et Hugo Miomandre au sein de l’INSA Rennes, mais également Christophe Moy et Jordane Lorandel à l’Université de Rennes.

Comment ce projet pluridisciplinaire s'articule-t-il entre l'astronomie, le traitement de données et l'optimisation énergétique, et quel est le rôle des entreprises comme Eviden dans cette collaboration ? 

Ce projet est extrêmement pluridisciplinaire. Il réunit des astronomes, des spécialistes en calcul haute performance (HPC), et notre équipe qui se concentre sur l'optimisation de l'énergie. Nos compétences en traitement du signal et des images et sur la conception de systèmes embarqués, acquises sur d'autres projets, sont appliquées ici pour améliorer les algorithmes des astronomes. Nous collaborons également avec Eviden (anciennement Atos Bull), qui fournit les systèmes HPC. Leur rôle est de montrer que leurs solutions sont non seulement performantes mais aussi économes en énergie, un aspect crucial pour les antennes radioastronomiques qui sont souvent installées dans des zones isolées. Notre travail consiste à dimensionner, programmer et optimiser ces systèmes pour maximiser les performances tout en minimisant la consommation d'énergie. Ce projet a également généré de nombreuses collaborations internationales, notamment avec des universités comme celle d’Amsterdam aux Pays-Bas, des ESC comme le Barcelona Supercomputing Center (BSC) en Espagne, ainsi que des contacts directs avec des institutions en Afrique du Sud et en Australie. Nous avons aussi envoyé des étudiants en stage, mêlant ainsi enseignement et recherche, avec des thèses à la clef, ce qui rend le projet encore plus riche.

Quels sont les principaux défis techniques que vous rencontrez, notamment en termes de gestion des données astronomiques et d’optimisation des systèmes de calcul à faible consommation d’énergie ? 

Le plus grand défi technique est lié à la quantité colossale de données générées par les réseaux d'antennes astronomiques, qui est comparable au volume total de trafic internet mondial. Ces données doivent être traitées rapidement et en temps réel, tout en respectant de strictes contraintes énergétiques, car les antennes sont souvent installées dans des déserts, où l’énergie est rare et coûteuse à produire. Pour résoudre ce problème, nous utilisons des systèmes de calcul hybrides combinant des capteurs embarqués et des solutions cloud, optimisés pour la consommation d'énergie. L’objectif est d’exécuter les algorithmes rapidement et efficacement, tout en minimisant la dépense énergétique. 
Un autre défi est de comprendre les besoins des astronomes, qui ne sont pas toujours programmeurs, et de traduire leurs modèles théoriques en solutions pratiques et optimisées pour l’échelle exascale. Nous devons également anticiper les futures évolutions technologiques pour que les systèmes puissent bénéficier des futures technologies de calcul et de stockage de données dont l’évolution est rapide. L’aspect multidisciplinaire du projet complique encore davantage la tâche, car il faut sans cesse harmoniser des exigences a priori contradictoires, comme l’amélioration de la résolution et de la qualité des images produites avec la réduction de la complexité du système de calcul mis en œuvre.

This work was supported by DARK-ERA (ANR-20-CE46-0001-01), SEAMS (ANR-23-CE46 0010) and has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement Rising STARS No 873120.

¹ Institut d’Électronique et des Technologies du numéRique – UMR CNRS 6164 – Centrale Supélec /CNRS/INSA Rennes/Université de Nantes /Université de Rennes

• Pour aller plus loin, retrouvez l’interview d’Erwan Raffin, responsable des projets collaboratifs chez Eviden dans le 5e numéro du magazine « Inside Labs, la Recherche à l’INSA Rennes »

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