iVici: Interrelational Visualization and Correlation Interface

Affiliation: Département de Biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

Computer "Insecurity" and Viral Attacks : Liability Issues Regarding Unsafe Computer Systems Under Quebec Law

Un résumé en français est également disponible.

Eyes Of Darwin : une fenêtre ouverte sur l'évolution du logiciel

De nos jours, les logiciels doivent continuellement évoluer et intégrer toujours plus de fonctionnalités pour ne pas devenir obsolètes. C'est pourquoi, la maintenance représente plus de 60% du coût d'un logiciel. Pour réduire les coûts de programmation, les fonctionnalités sont programmées plus rapidement, ce qui induit inévitablement une baisse de qualité. Comprendre l’évolution du logiciel est donc devenu nécessaire pour garantir un bon niveau de qualité et retarder le dépérissement du code. En analysant à la fois les données sur l’évolution du code contenues dans un système de gestion de versions et les données quantitatives que nous pouvons déduire du code, nous sommes en mesure de mieux comprendre l'évolution du logiciel. Cependant, la quantité de données générées par une telle analyse est trop importante pour être étudiées manuellement et les méthodes d’analyses automatiques sont peu précises. Dans ce mémoire, nous proposons d'analyser ces données avec une méthode semi automatique : la visualisation. Eyes Of Darwin, notre système de visualisation en 3D, utilise une métaphore avec des quartiers et des bâtiments d'une ville pour visualiser toute l'évolution du logiciel sur une seule vue. De plus, il intègre un système de réduction de l'occlusion qui transforme l'écran de l'utilisateur en une fenêtre ouverte sur la scène en 3D qu'il affiche. Pour finir, ce mémoire présente une étude exploratoire qui valide notre approche.

Rétro-ingénierie des diagrammes de séquence par visualisation interactive

Nous proposons une approche semi-automatique pour la rétro-ingénierie des diagrammes de séquence d’UML. Notre approche commence par un ensemble de traces d'exécution qui sont automatiquement alignées pour déterminer le comportement commun du système. Les diagrammes de séquence sont ensuite extraits avec l’aide d’une visualisation interactive, qui permet la navigation dans les traces d'exécution et la production des opérations d'extraction. Nous fournissons une illustration concrète de notre approche avec une étude de cas, et nous montrons en particulier que nos diagrammes de séquence générés sont plus significatifs et plus compacts que ceux qui sont obtenus par les méthodes automatisées.

Formulation interactive des requêtes pour l’analyse et la compréhension du code source

Nous proposons une approche basée sur la formulation interactive des requêtes. Notre approche sert à faciliter des tâches d’analyse et de compréhension du code source. Dans cette approche, l’analyste utilise un ensemble de filtres de base (linguistique, structurel, quantitatif, et filtre d’interactivité) pour définir des requêtes complexes. Ces requêtes sont construites à l’aide d’un processus interactif et itératif, où des filtres de base sont choisis et exécutés, et leurs résultats sont visualisés, changés et combinés en utilisant des opérateurs prédéfinis. Nous avons évalués notre approche par l’implantation des récentes contributions en détection de défauts de conception ainsi que la localisation de fonctionnalités dans le code. Nos résultats montrent que, en plus d’être générique, notre approche aide à la mise en œuvre des solutions existantes implémentées par des outils automatiques.

Intégration de la visualisation à multiples vues pour le développement du logiciel

Le développement du logiciel actuel doit faire face de plus en plus à la complexité de programmes gigantesques, élaborés et maintenus par de grandes équipes réparties dans divers lieux. Dans ses tâches régulières, chaque intervenant peut avoir à répondre à des questions variées en tirant des informations de sources diverses. Pour améliorer le rendement global du développement, nous proposons d'intégrer dans un IDE populaire (Eclipse) notre nouvel outil de visualisation (VERSO) qui calcule, organise, affiche et permet de naviguer dans les informations de façon cohérente, efficace et intuitive, afin de bénéficier du système visuel humain dans l'exploration de données variées. Nous proposons une structuration des informations selon trois axes : (1) le contexte (qualité, contrôle de version, bogues, etc.) détermine le type des informations ; (2) le niveau de granularité (ligne de code, méthode, classe, paquetage) dérive les informations au niveau de détails adéquat ; et (3) l'évolution extrait les informations de la version du logiciel désirée. Chaque vue du logiciel correspond à une coordonnée discrète selon ces trois axes, et nous portons une attention toute particulière à la cohérence en naviguant entre des vues adjacentes seulement, et ce, afin de diminuer la charge cognitive de recherches pour répondre aux questions des utilisateurs. Deux expériences valident l'intérêt de notre approche intégrée dans des tâches représentatives. Elles permettent de croire qu'un accès à diverses informations présentées de façon graphique et cohérente devrait grandement aider le développement du logiciel contemporain.

Utilisation de la visualisation interactive pour l’analyse des dépendances dans les logiciels

La compréhension de la structure d’un logiciel est une première étape importante dans la résolution de tâches d’analyse et de maintenance sur celui-ci. En plus des liens définis par la hiérarchie, il existe un autre type de liens entre les éléments du logiciel que nous appelons liens d’adjacence. Une compréhension complète d’un logiciel doit donc tenir compte de tous ces types de liens. Les outils de visualisation sont en général efficaces pour aider un développeur dans sa compréhension d’un logiciel en lui présentant l’information sous forme claire et concise. Cependant, la visualisation simultanée des liens hiérarchiques et d’adjacence peut donner lieu à beaucoup d’encombrement visuel, rendant ainsi ces visualisations peu efficaces pour fournir de l’information utile sur ces liens. Nous proposons dans ce mémoire un outil de visualisation 3D qui permet de représenter à la fois la structure hiérarchique d’un logiciel et les liens d’adjacence existant entre ses éléments. Notre outil utilise trois types de placements différents pour représenter la hiérarchie. Chacun peut supporter l’affichage des liens d’adjacence de manière efficace. Pour représenter les liens d’adjacence, nous proposons une version 3D de la méthode des Hierarchical Edge Bundles. Nous utilisons également un algorithme métaheuristique pour améliorer le placement afin de réduire davantage l’encombrement visuel dans les liens d’adjacence. D’autre part, notre outil offre un ensemble de possibilités d’interaction permettant à un usager de naviguer à travers l’information offerte par notre visualisation. Nos contributions ont été évaluées avec succès sur des systèmes logiciels de grande taille.

Technique de visualisation pour l’identification de l’usage excessif d’objets temporaires dans les traces d’exécution

De nos jours, les applications de grande taille sont développées à l’aide de nom- breux cadres d’applications (frameworks) et intergiciels (middleware). L’utilisation ex- cessive d’objets temporaires est un problème de performance commun à ces applications. Ce problème est appelé “object churn”. Identifier et comprendre des sources d’“object churn” est une tâche difficile et laborieuse, en dépit des récentes avancées dans les tech- niques d’analyse automatiques. Nous présentons une approche visuelle interactive conçue pour aider les développeurs à explorer rapidement et intuitivement le comportement de leurs applications afin de trouver les sources d’“object churn”. Nous avons implémenté cette technique dans Vasco, une nouvelle plate-forme flexible. Vasco se concentre sur trois principaux axes de con- ception. Premièrement, les données à visualiser sont récupérées dans les traces d’exécu- tion et analysées afin de calculer et de garder seulement celles nécessaires à la recherche des sources d’“object churn”. Ainsi, des programmes de grande taille peuvent être vi- sualisés tout en gardant une représentation claire et compréhensible. Deuxièmement, l’utilisation d’une représentation intuitive permet de minimiser l’effort cognitif requis par la tâche de visualisation. Finalement, la fluidité des transitions et interactions permet aux utilisateurs de garder des informations sur les actions accomplies. Nous démontrons l’efficacité de l’approche par l’identification de sources d’“object churn” dans trois ap- plications utilisant intensivement des cadres d’applications framework-intensive, inclu- ant un système commercial.

"Computer ""Insecurity"" and Viral Attacks:Liability Issues Regarding Unsafe Computer Systems Under Quebec Law"

Dans un contexte où les virus informatiques présentent un risque sérieux pour les réseaux à travers le globe, il est impératif de retenir la responsabilité des compagnies qui n’y maintiennent pas une sécurité adéquate. À ce jour, les tribunaux québécois n’ont pas encore été saisis d’affaires en responsabilité pour des virus informatiques. Cet article brosse un portrait général de la responsabilité entourant les virus informatiques en fonction des principes généraux de responsabilité civile en vigueur au Québec. L’auteur propose des solutions pour interpréter les trois critères traditionnels ­ la faute, le dommage et le lien causal ­ en mettant l’accent sur l’obligation de précaution qui repose sur les épaules de l’administrateur de réseau. Ce joueur clé pourrait bénéficier de l’adoption de dispositions générales afin de limiter sa responsabilité. De plus, les manufacturiers et les distributeurs peuvent également partager une partie de la responsabilité en proportion de la gravité de leur faute. Les entreprises ont un devoir légal de s’assurer que leurs systèmes sont sécuritaires afin de protéger les intérêts de leurs clients et des tiers.

A brain-computer interface for navigation in virtual reality

L'interface cerveau-ordinateur (ICO) décode les signaux électriques du cerveau requise par l’électroencéphalographie et transforme ces signaux en commande pour contrôler un appareil ou un logiciel. Un nombre limité de tâches mentales ont été détectés et classifier par différents groupes de recherche. D’autres types de contrôle, par exemple l’exécution d'un mouvement du pied, réel ou imaginaire, peut modifier les ondes cérébrales du cortex moteur. Nous avons utilisé un ICO pour déterminer si nous pouvions faire une classification entre la navigation de type marche avant et arrière, en temps réel et en temps différé, en utilisant différentes méthodes. Dix personnes en bonne santé ont participé à l’expérience sur les ICO dans un tunnel virtuel. L’expérience fut a était divisé en deux séances (48 min chaque). Chaque séance comprenait 320 essais. On a demandé au sujets d’imaginer un déplacement avant ou arrière dans le tunnel virtuel de façon aléatoire d’après une commande écrite sur l'écran. Les essais ont été menés avec feedback. Trois électrodes ont été montées sur le scalp, vis-à-vis du cortex moteur. Durant la 1re séance, la classification des deux taches (navigation avant et arrière) a été réalisée par les méthodes de puissance de bande, de représentation temporel-fréquence, des modèles autorégressifs et des rapports d’asymétrie du rythme β avec classificateurs d’analyse discriminante linéaire et SVM. Les seuils ont été calculés en temps différé pour former des signaux de contrôle qui ont été utilisés en temps réel durant la 2e séance afin d’initier, par les ondes cérébrales de l'utilisateur, le déplacement du tunnel virtuel dans le sens demandé. Après 96 min d'entrainement, la méthode « online biofeedback » de la puissance de bande a atteint une précision de classification moyenne de 76 %, et la classification en temps différé avec les rapports d’asymétrie et puissance de bande, a atteint une précision de classification d’environ 80 %.

Comparison of epicardial mapping and noncontact endocardial mapping in dog experiments and computer simulations

La fibrillation auriculaire, l'arythmie la plus fréquente en clinique, affecte 2.3 millions de patients en Amérique du Nord. Pour en étudier les mécanismes et les thérapies potentielles, des modèles animaux de fibrillation auriculaire ont été développés. La cartographie électrique épicardique à haute densité est une technique expérimentale bien établie pour suivre in vivo l'activité des oreillettes en réponse à une stimulation électrique, à du remodelage, à des arythmies ou à une modulation du système nerveux autonome. Dans les régions qui ne sont pas accessibles par cartographie épicardique, la cartographie endocardique sans contact réalisée à l'aide d'un cathéter en forme de ballon pourrait apporter une description plus complète de l'activité auriculaire. Dans cette étude, une expérience chez le chien a été conçue et analysée. Une reconstruction électro-anatomique, une cartographie épicardique (103 électrodes), une cartographie endocardique sans contact (2048 électrodes virtuelles calculées à partir un cathéter en forme de ballon avec 64 canaux) et des enregistrements endocardiques avec contact direct ont été réalisés simultanément. Les systèmes d'enregistrement ont été également simulés dans un modèle mathématique d'une oreillette droite de chien. Dans les simulations et les expériences (après la suppression du nœud atrio-ventriculaire), des cartes d'activation ont été calculées pendant le rythme sinusal. La repolarisation a été évaluée en mesurant l'aire sous l'onde T auriculaire (ATa) qui est un marqueur de gradient de repolarisation. Les résultats montrent un coefficient de corrélation épicardique-endocardique de 0.8 (expérience) and 0.96 (simulation) entre les cartes d'activation, et un coefficient de corrélation de 0.57 (expérience) and 0.92 (simulation) entre les valeurs de ATa. La cartographie endocardique sans contact apparait comme un instrument expérimental utile pour extraire de l'information en dehors des régions couvertes par les plaques d'enregistrement épicardique.

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Présentation personnalisée des informations environnementales

Nous présentons dans cette thèse notre travail dans le domaine de la visualisation. Nous nous sommes intéressés au problème de la génération des bulletins météorologiques. Étant donné une masse énorme d’information générée par Environnement Canada et un utilisateur, il faut lui générer une visualisation personnalisée qui répond à ses besoins et à ses préférences. Nous avons développé MeteoVis, un générateur de bulletin météorologique. Comme nous avons peu d’information sur le profil de l’utilisateur, nous nous sommes basés sur les utilisateurs similaires pour lui calculer ses besoins et ses préférences. Nous utilisons l'apprentissage non supervisé pour regrouper les utilisateurs similaires. Nous calculons le taux de similarité des profils utilisateurs dans le même cluster pour pondérer les besoins et les préférences. Nous avons mené, avec l’aide d'utilisateurs n’ayant aucun rapport avec le projet, des expériences d'évaluation et de comparaison de notre outil par rapport à celui utilisé actuellement par Environnement Canada. Les résultats de cette évaluation montrent que les visualisation générées par MeteoVis sont de loin meilleures que les bulletins actuels préparés par EC.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.