Présentation
EnglishRÉSUMÉ
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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Patrick PIRIM : Président - BVS-Tech, Paris, France
INTRODUCTION
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.
Abstract : The innovation in the biomimetic domain becoming very active since 2015. It's acted in France by: the CESE by promulgating the biomimicry of public interest, the inauguration of the CEEBIOS, and the creation by the CNRS of a workgroup BioComp, etc.
These innovations done on neuromorphic processors join from now on in the field of the artificial intelligence applications. They compete with the deep learning used by big international companies. Biomimicry contribution in the computation processes, presented in this article, is differential important one between these techniques.
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, semantic representation, spatiotemporal histogram, perception, dynamic attractor, neuromorphic process, perceptive invariance, unsupervised learning
Domaine : Techniques d’imagerie et d’analyse par IA
Degré de diffusion de la technologie : Croissance | Processeur bio-inspiré -disponible
Technologies impliquées : Électronique numérique
Domaines d’application : Vision industrielle, TIC, IoT, ACAS, sécurité, -robotique, IA
Principaux acteurs français :
Industriels : BVS-tech, Chronocam, Spikenet
Pôles de compétitivité : Capdigital, Opticvalley, Systematics
Centre de compétence : CEEBIOS, gdr BIOCOMP, ISL
Autres acteurs dans le monde : Programme syNAPSE (IBM), NEUROGRID (Stanford), QUALCOMM, Movidius, Numenta
Contact : [email protected] ; http://www.bvs-tech.com
MOTS-CLÉS
processeur bio-inspiré représentation sémantique histogramme spatio-temporel perception attracteur dynamique processus neuromorphique invariance perceptive apprentissage non supervisé
VERSIONS
- Version archivée 1 de mai 2015 par Patrick PIRIM
DOI (Digital Object Identifier)
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12. Exemple d’application auditive et visuelle
Cet exemple montre que pour deux modalités très différentes, l’audition et la vision, il est possible d’avoir le même mode de traitement de l’information, les représentations sémantiques exprimeront le résultat perceptif.
Le son issu du tympan est transmis à la membrane basilaire à l’intérieur de la cochlée, des cils récepteurs perçoivent la vibration et traduisent l’information en signaux neuronaux. Des cils excitateurs assurent par un bouclage la normalisation des signaux. Les cils récepteurs transmettent une représentation en fréquence et intensité au cortex (schéma très simplifié) . D’un point de vue électronique, le micro est l’analogie du tympan, pour le reste il n’y a pas aujourd’hui d’équivalent. Il faut, à partir d’un DSP, réaliser la fonction de transfert qui donne le Sonagram bien connu des spécialistes du son. La figure 18 illustre dans la partie haute, la transformation électrique du micro, puis dessous le Sonagram obtenu. Cette image est introduite dans les modules perceptifs décrits précédemment et en donne, pour la caractéristique globale, des représentations sémantiques des trois premiers formants. La caractéristique dynamique représentant la prosodie et la structurale représentant les phonèmes ne sont pas utilisées dans cet exemple pour un souci de compréhension. Ces valeurs de formant sont associées avec les mots des voyelles une première fois pour apprentissage puis exploitées en fonction de reconnaissance.
La suite de cette figure illustre la reconnaissance de forme : un cercle est converti en un carré en plusieurs étapes ; le résultat sémantique indique le cercle pour la première ligne, puis un losange pour la seconde et un carré pour les lignes suivantes. Les représentations sémantiques issues de l’aspect structural sont envoyées à la mémoire associative qui en donne la valeur sémantique.
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Exemple d’application auditive et visuelle
BIBLIOGRAPHIE
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(4) - RENNO-COSTA (C.), LISMAN (J.E.), Verschure PFMJ - A Signature of Attractor Dynamics in the CA3 Region of the Hippocampus. - PLoS Comput Biol 10(5): e1003641. doi:10.1371/journal.pcbi.1003641 (2014).
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(5) - NILSEN (K.E.), RUSSELL (I.J.) - The spatial and temporal representation of a tone on the guinea pig basilar membrane. - Proc. Nat. Acad. Sci. 97(22), 11751-11758 (2000).
-
(6)...
ANNEXES
BVS-Tech
QUALCOMM
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/en/
Hiérarchies de cartes corticales
http://www.sciences-cognitives.org/
NUMENTA
Movidius
Yann LECUN
http://www.college-de-france.fr/site/yann-lecun/course-2016-02-12-14h30.htm
HAUT DE PAGE
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