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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Fonctionnalités du processeur4. Implémentation électronique
4.1 Processus neuromorphe
La figure 6 est un rappel très simplifié du fonctionnement électrique neuronal. Un ensemble de dendrites (important, pouvant être de l'ordre de 10 000) recueillent des potentiels d'action qui sont accumulés dans un corps cellulaire, appelé soma, et qui délivre à son tour un potentiel d'action lorsqu'un seuil a été atteint dans une fibre nerveuse, appelée axone. Une grande partie des interactions se fait à la jonction, appelée synapse, de l'axone et d'une dendrite.
Le potentiel d'action (spike) est une impulsion électrique qui est générée par une variation brusque des canaux membranaires qui font véhiculer des ions, principalement sodium et potassium. Le potentiel au repos est de – 70 mV et passe très rapidement à + 30 mV lorsque le soma déclenche la réaction, pour retomber à son niveau antérieur suivant un temps dépendant des ions potassium. Durant ce temps, le soma est réfractaire à tout autre potentiel d'action.
Plusieurs constatations techniques sont intéressantes :
-
l'information est binaire ;
-
le niveau est de l'ordre de 100 mV ;
-
la fréquence ne peut excéder quelque centaine de Hertz ;
-
et surtout, cette information est temporelle (asynchrone), l'information la plus importante, donc la plus énergétique, arrive en premier, et la zone réfractaire bloque temporairement les autres. Cette fonction est appelée WTA (Winner Take All).
À comparer avec nos processus calculatoires de nos machines numériques.
HAUT DE PAGE4.2 Analogique (analyse par neurone élémentaire)
Dans une implémentation analogique (figure 7), le potentiel d'action arrivant sur le lien vertical (axone) charge un condensateur connecté sur le lien horizontal (synapse). Un comparateur (soma) compare le voltage résultant à un seuil et émet un potentiel d'action dès qu'il y a dépassement. La capacité est alors déchargée (initialisation) et le processus repart. Une matrice de connexion assure le fonctionnement par apprentissage.
HAUT...
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Implémentation électronique
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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