Bibliographie & annexes
Présentation
RÉSUMÉ
L’innovation dans le domaine biomimétique est devenue très active depuis 2015. En France c’est acté par : le CESE promulguant le biomimétisme d’intérêt public, l’inauguration du CEEBIOS, la création par le CNRS d’un groupe de travail BioComp, etc. Ces innovations dans le domaine des processeurs neuromorphiques s’inscrivent dorénavant dans le domaine d’applications de l’intelligence artificielle. Elles entrent en compétition avec l’apprentissage profond (Deep Learning) utilisé par de grandes sociétés internationales. L’apport du biomimétisme dans les processus calculatoires, présenté dans cet article, est un différenciateur important entre ces techniques.
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Innovation in the biomimetic domain has become very active since 2015. Its actors in France are: the CESE by declaring biomimicry of public interest, the inauguration of the CEEBIOS, and the creation by the CNRS of a BioComp working group, etc. These innovations achieved on neuromorphic processors now take their place in the field of artificial intelligence applications. They compete with deep learning used by major international companies. The contribution of biomimicry in computation processes, presented in this article, is an important differentiator between these techniques.
Auteur(s)
-
Patrick PIRIM : Président Société Brain Vision Systems, Paris, France
INTRODUCTION
Différents processus calculatoires ont émergé depuis la première réalisation mécanique de la Pascaline en 1645 et du premier microprocesseur par INTEL en 1971. L'une de leurs multiples extensions est décrite dans ce présent article : la « bionique », née en 1960 et étendue au concept de « neuromorphisme » aujourd'hui.
Notre procédé démarre en 1986 avec l'utilisation d'un circuit électronique de calcul d'histogrammes en vue d'extraire des caractéristiques d'une prise de vue, qui permettent un calcul spatio-temporel auto-adaptatif. Cette analogie avec une population neuronale cérébrale a permis la mise en place de modalités perceptives génériques au sein d'un processus neuromorphique.
Various calculation processes emerged since the first mechanical realization of the Pascaline in 1645, followed by the first microprocessor by INTEL in 1971. One of the multiple extensions is described in this present article : the « Bionics », born in 1960, which extends to today"s « Neuromorphic » concept.
Our story starts in 1986 with an electronic circuit devoted to the calculation of histograms extracting characteristics of a video capture, through a self-adaptive spatiotemporal computation. The analogy with a cortical neuronal population explained the implementation of generic perceptive modalities among a neuromorphic process.
processeur, bio-inspiré, histogramme spatio-temporel, perception, attracteur dynamique, processus neuromorphique
processor, bio-inspired, spatiotemporal histogram, perception, dynamic attractor, neuromorphic process
Domaine : techniques d'imagerie et d'analyse
Degré de diffusion de la technologie : Émergence | Croissance | Maturité
Technologies impliquées : Électronique numérique
Domaines d'application : Vision industrielle, TIC, ACAS, sécurité, robotique
Principaux acteurs français :
Pôles de compétitivité : Capdigital, Opticvalley, Systematics
Autres acteurs dans le monde : Programme syNAPSE (IBM), NEUROGRID (Stanford), QUALCOMM
Contact : [email protected] ; http://www.bvs-tech.com
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MOTS-CLÉS
processeur bio-inspiré représentation sémantique histogramme spatio-temporel perception attracteur dynamique processus neuromorphique invariance perceptive apprentissage non supervisé
KEYWORDS
neuromorphic processor | bio-inspired | spatiotemporal histogram | perception | dynamic attractor | neuromorphic process | perceptive invariance | unsupervised learning
VERSIONS
- Version courante de mai 2017 par Patrick PIRIM
DOI (Digital Object Identifier)
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Perception bio-inspirée2. Historique
2.1 Calcul par histogramme
La première implémentation a déjà permis de valider le composant de calcul d'histogramme ; en 1986, la simulation ASIC n'existait pas (figure 1).
Un signal vidéo analogique noir et blanc (N/B) est converti en numérique sur 8 bits pour être analysé par le circuit d'histogramme, puis reconverti en analogique sur trois canaux (R, V, B) pour être visualisé sur un écran cathodique. Un microprocesseur 8 bits (EF6805), programmé en assembleur, lit les résultats de calcul en fin de trame de l'histogramme du signal vidéo N/B et les transmet à un circuit générateur semi-graphique très connu dans l'application « Minitel », lequel incruste le texte dans le signal de vidéo de sortie. Un générateur de courbe inclus dans le circuit « Histo » affiche celle-ci à l'écran en dynamique. Cet affichage courbe des données s'est révélé extrêmement efficace pour l'analyse des éléments perceptifs en temps réel.
Ce circuit « Histo » (figure 2 c) est un prédiffusé de 4 400 portes et 5 kbits fonctionnant à 10 MHz, comportant (figure 2 a) :
-
un calcul d'histogramme sur des data 8 bits ;
-
un classifieur à deux bornes sortant une information binaire 1 si la data est comprise entre les bornes A et B, et 0 autrement ;
-
une fonction de lissage de la data avec une constante de temps de 8 trames et ;
-
un traceur de courbe visualisant le résultat mémoire du calcul d'histogramme.
Une interruption en fin de trame active un programme de classification automatique qui vérifie que l'énergie de la fonction est suffisante (valeur NbPix supérieure à un seuil donné) et :
-
lit la mémoire Histogramme de part et d'autre, à partir de la position du maximum en comparant la valeur lue à un ratio de la valeur maximale afin de transcrire la position de la valeur lue juste inférieure au ratio en borne A et B ;
-
dans le cas contraire, les bornes de classification sont initialisées (A = min, B = max).
De ce fait, le signal de sortie du classifieur correspond à la validité des data comprises entre les bornes A et B.
...
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Historique
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - HUBEL (D.H.) - Eye, brain and vision. - Scientific American Library, New York, OCLC 16649224, 240 p. (1988).
-
(2) - BACH-Y RITA (P.), COLLINS (C.C.), SAUNDERS (F.), WHITE (B.), SCADDEN (L.) - Vision substitution by tactile image projection. - Nature, 221, p. 963-964 (1969).
-
(3) - LEE (D.N.) - A theory of visual control of braking based on information about time-to-collision. - Perception, 5, p. 437-459 (1976).
-
(4) - TOUZET (C.) - Conscience, intelligence, libre-arbitre : les réponses de la théorie neuronale de la cognition – - Tome 1. SBN 978-2-919411-00-9, Éd. la Machotte (2010).
-
(5) - PIRIM (P.) - Generic bio-inspired chip model-based on spatio-temporal histogram computation : application to car driving by gaze-like control. - Living Machines, Lecture Notes in Computer Science, Springer, vol. 8064, p. 228-239 (2013).
ANNEXES
Brain Vision Systems http://www.bvs-tech.com
QUALCOMM http://www.technologyreview.com/news/520211/qualcomm-to-build-neuro-inspired-chips/ https://www.qualcomm.com/news/onq/2013/10/10/introducing-qualcomm-zeroth-processors-brain-inspired-computing
Projet SyNAPSE http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/#fbid=y7cfK-SAicH
Projet Neurogrid https://web.stanford.edu/group/brainsinsilicon/neurogrid.html
Human brain project https://www.humanbrainproject.eu/fr
Hiérarchies de cartes corticales http://www.sciences-cognitives.org/
HAUT DE PAGE
Procédé de guidage automatique de véhicule dans une voie de circulation, dispositif correspondant FR2884625
Procédé et dispositif automatisé de perception avec détermination et caractérisation de bords et de frontières d'objets d'un espace, construction de contours et applications FR2858447
Procédé et dispositif de perception visuelle active pour caractériser et reconnaître un objet, notamment aux fins d'identification et de localisation FR2843471
Procédé de fonctionnement et dispositif d'analyse de paramètres mono et...
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