La biologie synthétique est une science issue du rapprochement entre les biotechnologies et les sciences pour l’ingénieur. Elle consiste à créer de nouveaux systèmes biologiques par une combinaison rationnelle d’éléments biologiques standardisés, découplés de leur contexte naturel. L’environnement, l’agroalimentaire et la santé figurent parmi ses principaux domaines d’application. Cette thèse s’est focalisée sur les aspects liés à la conception ex-vivo de ces biosystèmes artificiels. A partir des analogies réalisées entre les processus biologiques et certaines fonctions électroniques, l’accent a été mis sur la réutilisation et l’adaptation des outils de conception numériques, supportant l’approche de conception « top-down ». Ainsi, une adaptation complète des méthodes de CAO de la microélectronique a été mise en place pour la biologie synthétique. Dans cette optique, les mécanismes biologiques élémentaires ont été modélisés sous plusieurs niveaux d’abstraction, allant de l’abstraction numérique à des modèles flux de signal et des modèles conservatifs. Des modèles en logique floue ont aussi été développés pour faire le lien entre ces niveaux d’abstraction. Ces différents modèles ont été implémentés avec deux langages de description matérielle et ont été validés sur la base de résultats expérimentaux de biosystèmes artificiels parmi les plus avancés. Parallèlement au travail de formalisation des modèles destinés au flot de conception, leur amélioration a aussi été étudiée : la modélisation des interactions entre plusieurs molécules a été rendue plus réaliste et le développement de modèles de bruits biologiques a également été intégré au processus. Cette thèse constitue donc une contribution importante dans la structuration et l’automatisation d’étapes de conception pour les biosystèmes synthétiques. Elle a permis de tracer les contours d’un flot de conception complet, adapté de la microélectronique, et d’en mettre en évidence les intérêts. / Synthetic biology is a science derived from the rapprochement between biotechnology and engineering science. It aims to create new biological systems through a rational combination between standardized biological elements which are disconnected from their natural context. Its main areas of application are the environment, the food-processing industry and the health sector. This thesis focuses on the ex vivo design aspects of these artificial biosystems. Thanks to analogies between biological processes and some electronic functions, the emphasis was put on reusing and adapting digital design tools that are fitting the top-down design approach. Thus, microelectronics CAD methods have been completely adapted to synthetic biology. In this regard, basic biological mechanisms have been modelled with various levels of abstraction, from digital abstraction to signal flow and conservative models. Fuzzy logic models have also been developed as a link between these levels of abstraction. These models have been implemented with two hardware description languages. They have been proven correct thanks to experimental results from state-of-the-art artificial biosystems. Concurrently to their formalization, improvements of design flow models have been studied: the modelling of interactions between several molecules have been made more realistic and the development of models for biological noise have been integrated to the process. This thesis is an important contribution to the structuring and the automation of some design steps for synthetic biosystems. It has made possible to highlight and to trace the outlines of a complete design flow, adapted from microelectronics.

Cette thèse porte sur le monitorage des simulations de circuits en signaux mixtes. Dans le domaine de la vérification de matériel, l'utilisation de formalismes déclaratifs pour la specification, dans le cadre de la validation par simulation, s'est installée dans la pratique courante. Cependant, le manque de fonctionnalités visant à spécifier les comportements asynchrones, ou l'intégration insuffisante des résultats de la vérification, rend les language d'assertions et de mesures inopérants pour la vérification de comportements en signaux mixtes. Nous proposons des outils théoriques et pratiques pour la description et le monitorage de ces comportements, qui comportent des aspects à la fois discrets et continus. Pour cela, nous nous appuyons sur des travaux antérieurs portant sur les extensions temps-réel de la logique temporelle et des expressions régulières. Nous décrivons de nouveaux algorithmes pour calculer la distance entre une trace de simulation et une propriété en logique temporelle données. Une nouvelle procédure de diagnostic est conçue pour déboguer efficacement de telles traces. Le monitorage des comportements continus est ensuite étendu à d'autres formes d'assertions basées sur des expressions régulières. Ces expressions constituent la base de notre language de description de mesures, qui permet de définir conjointement la mesure et les intervals temporels sur lesquels cette mesure doit être prise. Nous montrons comment d'autres mesures, déjà mises en œuvre dans les simulateurs analogiques peuvent être importées dans les descriptions digitales. Ceci permet d'étendre vers le domaine en signaux mixtes les approches hiérarchiques utilisées en vérification de circuits digitaux. / This thesis is concerned with the monitoring of mixed-signal circuit simulations. In the field of hardware verification, the use of declarative property languages in combination with simulation is now standard practice. However the lack of features to specify asynchronous behaviors, or the insufficient integration of verification results, makes existing assertion and measurement languages unable to enforce mixed-signal requirements. We propose several theoretical and practical tools for the description and automatic monitoring of such behaviors, that feature both discrete and continuous aspects. For this we build on previous work on real-time extensions of temporal logic and regular expressions. We describe new algorithms to compute the distance from some simulation trace to temporal logic specifications, whose complexity is not higher than traditional monitoring. A novel diagnostic procedure is provided in order to efficiently debug such traces. The monitoring of continuous behaviors is then extended to other forms of assertions based on regular expressions. These expressions form the basis of our measurement language, that describes conjointly a measure and the patterns over which that measure should be taken. We show how other measurements implemented in analog circuits simulators can be ported to digital descriptions, this way extending structured verification approaches used for digital designs toward mixed-signal.

The aim of this thesis is to research how the functional paradigm can be used for hardware acceleration with an emphasis on data-parallel tasks. The level of abstraction of the traditional hardware description languages, such as VHDL or Verilog, is becoming to low. High-level languages from the domains of software development and modeling, such as C/C++, SystemC or MATLAB, are experiencing a boom for hardware description on the algorithmic or behavioral level. Functional Languages are not so commonly used, but they outperform imperative languages in verification, the ability to capture inherent paralellism and the compactness of code. Data-parallel task are often accelerated on FPGAs, GPUs and multicore processors. In this thesis, we use a library for general-purpose GPU programs called Accelerate and extend it to produce VHDL. Accelerate is a domain-specific language embedded into Haskell with a backend for the NVIDIA CUDA platform. We use the language and its frontend, and create a new backend for high-level synthesis of circuits in VHDL.

After a brief review of machine learning techniques and applications, this Ph.D. thesis examines several approaches for implementing machine learning architectures and algorithms into hardware within our laboratory. From this interdisciplinary background support, we have motivations for novel approaches that we intend to follow as an objective of innovative hardware implementations of dynamically self-reconfigurable logic for enhanced self-adaptive, self-(re)organizing and eventually self-assembling machine learning systems, while developing this new particular area of research. And after reviewing some relevant background of robotic control methods followed by most recent advanced cognitive controllers, this Ph.D. thesis suggests that amongst many well-known ways of designing operational technologies, the design methodologies of those leading-edge high-tech devices such as cognitive chips that may well lead to intelligent machines exhibiting conscious phenomena should crucially be restricted to extremely well defined constraints. Roboticists also need those as specifications to help decide upfront on otherwise infinitely free hardware/software design details. In addition and most importantly, we propose these specifications as methodological guidelines tightly related to ethics and the nowadays well-identified workings of the human body and of its psyche.