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Nouvelles architectures électroniques de réseau neuronal appliquées à l'analyse de l'hypovigilance en conduite automobile

PHC : Utique
Codes du projet : 17G1423 -- Campus N° 37083XA
Domaine : Mathématiques - Sciences et technologies de l'information (STIC)
Intitulé : Nouvelles architectures électroniques de réseau neuronal appliquées à l'analyse de l'hypovigilance en conduite automobile
Porteur(s) : WEBER Serge, BEN KHALIFA Khaled
Date de début : 01/01/2020
Date de fin : 31/12/2023

Une problématique importante est la caractérisation et la reconnaissance en temps réel et en ambulatoire de comportements humains basée sur la fusion d’informations issues de plusieurs capteurs physiologiques (EEG, ECG, EOG, …). Ceci requiert, dans un premier temps, le développement d’algorithmes d’analyse du comportement à partir de chaque signal pris séparément, par la suite l’exploitation de techniques de fusion d’informations et enfin l’intégration de ces approches sur circuits.
En effet, les signaux physiologiques sont des signaux très réactifs à l’état d’esprit du conducteur mais en même temps, ce sont des signaux porteurs d’informations de bas niveau. A l’opposé, les signaux EOG et EMG sont des signaux plus riches en informations de plus haut niveau mais aussi plus complexe à analyser et à interpréter.

Objectifs

L’objectif dans ce projet est d’explorer de nouvelles voies d’implantation des RNA en mettant à profit les
travaux de l’équipe MAE de l’IJL dans le domaine des NoC reconfigurables dynamiquement.
Les clefs de ce projet seront les suivants :
• Résoudre efficacement la conception de réseaux de neurones artificiels par des techniques de reconfiguration dynamique sur NoC. Par exemple pour optimiser l’implémentation des phases d’apprentissage et d’exécution en séparant les deux fonctions par reconfiguration d’architecture.
• Sélection, et mise en oeuvre de capteurs EEG
• Etude de cas d’acquisition en condition réelles ou pseudo réelles et analyse en temps réel avec comparaison avec l’analyse d’un expert du domaine.

Résultats

Intérêt scientifique pour la partie Française :
Les travaux sur les NoC reconfigurables d’une part et les travaux sur la fusion de régions reconfigurables dynamiquement d’autre part sont mis à profits sur ce domaine des réseaux de neurones. Ainsi pour l’équipe c’est une formidable opportunité d’exploiter les possibilités conjuguées de ces 2 techniques de reconfiguration dynamique pour aboutir à une implémentation à la fois performante et adaptative d’un réseau neuronal. Par ailleurs, les compétences complémentaires de l’équipe TIM de Tunisie sur les RNAs permettent à l’IJL-MAE d’aborder un nouveau domaine d’application de ses travaux sur les architectures adaptatives.
Intérêt scientifique pour la partie Tunisienne
Le projet est une opportunité pour les deux équipes de réaliser des travaux complémentaires servant à développer des systèmes et des environnements de prototypage destinés à l’implémentation de méthodes de classification connexionnistes. Le domaine d’application est la détection en temps réel de la baisse de la vigilance sur des architectures matérielles dédiées et sur « mesure ». Ce projet permettra la mise au point d’une méthodologie d’implantation mixte des systèmes d’analyse, de traitement et de détection des variations des états physiologiques propres à la baisse de la vigilance.
Plus spécifiquement, le LTIM pourra développer des compétences sur le domaine des NoC et de la reconfiguration dynamique de FPGA.
Retombées socio-économiques pour la partie Française
De nombreuses applications de classification pourraient bénéficier d’une solution de décision à base de réseaux de neurones. Le nombre important de ressources de calcul et de communication que nécessitent les RNA a souvent limité leur développement et leur mise en application industrielle. L’approche proposée dans ce projet va permettre d’ouvrir un nouveau champ d’applications aux réseaux de neurones avec des retombées sous la forme de produits commercialisables. Le domaine des applications médicales est une voie particulièrement intéressante à cet égard. Les entreprises du secteur automobile français sont également très demandeuses de nouvelles technologies pour le véhicule du futur et différentes manifestations participent à ces
rapprochements où nous espérons proposer le fruit de ces travaux.
Retombées socio-économiques pour la partie Tunisienne
La formation par la recherche diplômante dans le domaine des systèmes embarqués temps réels permettra l’intégration de ces outils comme moyen d’optimisation des implantations dans le domaine médical.
L’environnement de prototypage d’implantation d’algorithmes peut être transféré à l’industrie et il peut améliorer, en terme d’adéquation algorithmes architectures et en temps de conception, les développements spécifiques de traitement à hautes performances. Cet échange pourrait aboutir à la création d’un réseau de coopération pour une meilleure coordination Nord–Sud.

Informations supplémentaires

Université Université de Lorraine (UL)

Partenaire français
Nancy
http://www.univ-lorraine.fr/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Institut Jean Lamour UMR 7198 (IJL)


Responsable(s)
Serge WEBER - IJL - Vandoeuvre les Nancy - Tél :3338368416 - Email :serge.weber@univ-lorraine.fr

Faculté de médecine, Univ Monastir

Partenaire tunisien
Monastir
http://www.medecine-monastir.org/fmm/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Laboratoire de Technologie et Imagerie Médicale (LTIM)


Responsable(s)
Khaled BEN KHALIFA - LTIM - Monastir - Tél :21673382656 - Email :khaled.benkhalifa@issatso.rnu.tn