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Article

1 - GENÈSE D'UNE INVENTION

2 - HISTORIQUE

  • 2.1 - Calcul par histogramme
  • 2.2 - Procédé de convergence par histogramme spatio-temporel

3 - PERCEPTION BIO-INSPIRÉE

  • 3.1 - Organisation perceptive
  • 3.2 - Substitution sensorielle
  • 3.3 - Fonction corticale multimodale
  • 3.4 - Éléments fédérateurs

4 - IMPLÉMENTATION ÉLECTRONIQUE

  • 4.1 - Processus neuromorphe
  • 4.2 - Analogique (analyse par neurone élémentaire)
  • 4.3 - Numérique (analyse par neurone élémentaire)
  • 4.4 - Modèle spatio-temporel proposé (analyse par population neuronale)

5 - FONCTIONNALITÉS DU PROCESSEUR

  • 5.1 - Attracteur dynamique
  • 5.2 - Rôle de l'anticipation
  • 5.3 - Recrutement dynamique avec inhibition du voisin
  • 5.4 - Prédiction du modèle recherché

6 - MODALITÉS PERCEPTIVES APPLIQUÉES EN PERCEPTION VISUELLE

  • 6.1 - Globale
  • 6.2 - Dynamique
  • 6.3 - Structurale
  • 6.4 - Implémentation

7 - MODE OPÉRATOIRE

8 - APPLICATIONS

  • 8.1 - Positionnement du véhicule : contrôle du volant par le regard
  • 8.2 - Évitement d'obstacles : perception du temps avant impact
  • 8.3 - Perception des ombres sur la route
  • 8.4 - Illusion du triangle de Kanizsa
  • 8.5 - Gestion de trafic

9 - RÔLE DU CAPTEUR, L'ŒIL

  • 9.1 - Stabilisation : micro-vibrations, hyperacuité
  • 9.2 - Saccade et re-focalisation (encodage par ordre)
  • 9.3 - Calibration

10 - PERFORMANCE DU PROCÉDÉ PERCEPTIF

11 - PROCHAINS DÉVELOPPEMENTS

| Réf : IN220 v1

Genèse d'une invention
Processeur de perception bio-inspiré : une approche neuromorphique

Auteur(s) : Patrick PIRIM

Date de publication : 10 mai 2015

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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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ABSTRACT

Bio-inspired perception processor. A neuromorphic approach

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

Résumé

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.

Abstract

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.

Mots-clés

processeur, bio-inspiré, histogramme spatio-temporel, perception, attracteur dynamique, processus neuromorphique

Keywords

processor, bio-inspired, spatiotemporal histogram, perception, dynamic attractor, neuromorphic process

Points clés

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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KEYWORDS

neuromorphic processor   |   bio-inspired   |   spatiotemporal histogram   |   perception   |   dynamic attractor   |   neuromorphic process   |   perceptive invariance   |   unsupervised learning

VERSIONS

Il existe d'autres versions de cet article :

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-in220


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1. Genèse d'une invention

La réalisation d'un projet de télédétection aéroportée dans les années 1980 a été le déclencheur de ce procédé perceptif. Le but du projet était de fournir des données exploitables en agriculture tel l'indice de croissance des plantes, ou l'analyse phytosanitaire par exemple sur de grandes surfaces (région ou pays). Les moyens de calcul et les algorithmes n'étaient pas ce qu'ils sont aujourd'hui ; les résultats étaient limités par un temps de calcul équivalent à la quantité de données reçues et par la précision des résultats obtenus.

Des essais d'optimisation par calcul d'histogramme montraient au moins une meilleure précision des résultats, le calcul d'un histogramme sur une image monochrome de 512 × 512 prenait 15 secondes, d'où l'idée de réaliser cette fonction d'une manière câblée en électronique. Une évaluation rapide a montré que le calcul élémentaire de l'histogramme durant un pixel tenait en 100 ns, ce qui permettait d'effectuer ce calcul sur 25 images à ce format par seconde et donc de pouvoir s'intégrer au protocole vidéo en vigueur, et ce avec un gain en vitesse de traitement de 375.

Le but était alors de pouvoir mettre en œuvre cette idée, mais la simulation de composant électronique était à son balbutiement, d'où une difficulté de convaincre du bien fondé de la démarche.

La fin du projet a permis d'appréhender une démocratisation de la télédétection aéroportée par l'utilisation d'ULM dans le domaine agricole associé à une électronique embarquée dans l'appareil, et entrevoir un marché en complément de celui de SPOT1 lancé en février 1986. C'est ce moment qui a été choisi pour démarrer l'aventure en créant une SARL et en réalisant le premier composant de calcul d'histogramme en septembre 1986.

À ce moment, le concept de bionique qui prenait son essor a servi de modèle à la suite des développements électroniques du procédé. La mise en œuvre, en association, de ce composant « Histo » avec un paramètre temporel et une représentation spatiale en cooccurrence, et ce d'une manière bouclée, a fait émerger une fonction générique qui sert de base à tout ce qui va suivre.

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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).

1 Sites Internet

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/

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2 Brevets

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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