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PhD Defense: Yann Bernard

7 December 2021 @ 14:00 pm - 17:00 pm

Yann Bernard (Biscuit) will defend his thesis on Tuesday, December 7th at 2pm.

His presentation will be in French and is entitled “Calcul neuromorphique pour l’exploration et la catégorisation robuste d’environnement visuel et multimodal dans les systèmes embarqués”.

Résumé :
Tandis que la quête pour des systèmes de calcul toujours plus puissants se confronte à des contraintes matérielles de plus en plus fortes, des avancées majeures en termes d’efficacité de calcul sont supposées bénéficier d’approches non conventionnelles et de nouveaux modèles de calcul tels que le calcul inspiré du cerveau. Le cerveau est une architecture de calcul massivement parallèle avec des interconnexions denses entre les unités de calcul. Les systèmes neurobiologiques sont donc une source d’inspiration naturelle pour la science et l’ingénierie informatiques. Les améliorations technologiques rapides des supports de calcul ont récemment renforcé cette tendance à travers deux conséquences complémentaires mais apparemment contradictoires : d’une part en offrant une énorme puissance de calcul, elles ont rendu possible la simulation de très grandes structures neuronales comme les réseaux profonds, et d’autre part en atteignant leurs limites technologiques et conceptuelles, elles ont motivé l’émergence de paradigmes informatiques alternatifs basés sur des concepts bio-inspirés. Parmi ceux-ci, les principes de l’apprentissage non supervisé retiennent de plus en plus l’attention.

Dans ce contexte, le premier objectif de cette thèse a été de combiner cartes auto-organisatrices (SOM) et champs neuronaux dynamiques (DNF) pour l’exploration et la catégorisation d’environnements réels perçus au travers de capteurs visuels de différentes natures. Le second objectif a été de préparer le portage de ce calcul de nature neuromorphique sur un substrat matériel numérique. Ces deux objectifs visaient à définir un dispositif de calcul matériel qui pourra être couplé à différents capteurs de manière à permettre à un système autonome de construire sa propre représentation de l’environnement perceptif dans lequel il évolue. Nous avons ainsi proposé et évalué un modèle de détection de nouveauté à partir de SOM. Les considérations matérielles nous ont ensuite amené à des optimisations algorithmiques significatives dans le fonctionnement des SOM. Enfin, nous avons complémenté le modèle avec des DNF pour augmenter le niveau d’abstraction avec un mécanisme attentionnel de suivi de cible.

Details

Date:
7 December 2021
Time:
14:00 pm - 17:00 pm
Event Category:

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