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Theses Year : 2019

Study on dynamics of microbial collective behaviour using an original machine-ecosystem interaction

Étude des comportements collectifs dans les écosystèmes microbiens par l'utilisation d'une interaction machine-ecosystème originale

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Abstract

No matter the scale of observation, biological systems ranging from molecules to cells, and multicellular organisms to communities, manifest collective behaviours. Many explanatory ideas have been put forward based on local perception. In each of these cases progress has been possible because the collective-level phenotype is obvious and observable to the naked eye, but also because of the objective function targeted in the understanding of these behaviours. Here I constructed a machine-ecosystem hybrid that involve an observation device, coupled to a light landscape generator in an automated loop that contain a learning process at every step based on data captured from the ecosystem being observed. In order to break the reality gap between modelisation and reality, taking into account the deep complexity of the studied system as the modelisation can then co evolve with the observed matter, that is reactive toward the adaptive landscape that interact with it, and then reach unexplored and not experimentally implementable fields of heuristic. My project involves several stages. Construction of the hybrid. Application and development interaction algorithms. Establishment of simple microbial populations that can be sustained and whose behaviour can be manipulated via the machine. Experiments to demonstrate proof of principle.
Peu importe l’échelle d’observation, les systèmes biologiques allant des molécules aux cellules et les organismes multicellulaires aux communautés, manifeste des comportements collectifs. De nombreuses idées explicatives ont été avancées basé sur la perception locale. Dans chacun de ces cas, des progrès ont été possible parce que le phénotype au niveau collectif est évident et observable à l’oeil nu, mais aussi en raison de la fonction d’objectif visée dans la compréhension de ces comportements. Ici, j’ai construit un hybride machine-écosystème qui implique un dispositif d’observation, couplé à un générateur de paysage lumineux dans une boucle qui contient un processus d’apprentissage à chaque étape en fonction des données capturées de l’écosystème observé. Afin de combler la difficulté expérimentale entre modélisation et réalité, compte tenu de la complexité profonde du système étudié car la modélisation peut alors ´évoluer avec le la matière observée, qui est réactive envers le paysage adaptatif qui va interagir avec lui, cela permettant d’atteindre des horizons inexplorés et non expérimentalement implémentables pour le moment. Mon projet comporte plusieurs étapes. Construction de l’hybride. Développement et mise en pratique d’algorithmes d’interaction. Mise en place de populations microbiennes simples qui peuvent être maintenu et dont le comportement peut être manipulé via la machine. Expériences pour démontrer le principe.
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Dates and versions

tel-02982237 , version 1 (28-10-2020)
tel-02982237 , version 2 (08-02-2021)
tel-02982237 , version 3 (08-02-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02982237 , version 3

Cite

Charles Fosseprez. Study on dynamics of microbial collective behaviour using an original machine-ecosystem interaction. Human health and pathology. Université Paris sciences et lettres, 2019. English. ⟨NNT : 2019PSLET050⟩. ⟨tel-02982237v3⟩
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