Stage - Calcul hyper-dimensionnel pour la reconnaissance de gestes à partir de signaux biologiques

Description: Description du posteDomaineTechnologies micro et nano ContratStage Intitulé de l'offreStage - Calcul hyper-dimensionnel pour la reconnaissance de gestes à partir de signaux biologiques Sujet de stageDans ce travail, nous proposons d'étudier un nouveau paradigme de calcul appelé « calcul hyperdimensionnel ». Développé et utilisé pour les applications de l'intelligence artificielle, ce nouveau paradigme, qui s'inspire des modèles d'activité neuronale, s'appuie sur l'utilisation de grands vecteurs (~10 000 bits chacun). Durant ces dernières années, cette approche s'est récemment avérée être très efficace pour des applications de reconnaissance et de classification (associées à différentes fonctions cognitives comme la perception, la mémoire, le langage, etc.). Très robuste au bruit numérique, le calcul hyperdimensionnel est aujourd'hui envisagé au sein même de la mémoire (in-memory-computing) afin de réduire notablement la consommation d'énergie en évitant ou limitant le transfert de données entre la mémoire et le CPU. Ce que nous proposons dans le cadre de ce stage, c'est d'évaluer l'efficacité de cet algorithme pour la reconnaissance et la classification de signaux biologiques. Durée du contrat (en mois)6 Description de l'offre Dans ce travail, nous proposons d'étudier un nouveau paradigme de calcul appelé « calcul hyperdimensionnel ». Développé et utilisé pour les applications de l?intelligence artificielle, ce nouveau paradigme, qui s?inspire des modèles d'activité neuronale, s?appuie sur l?utilisation de grands vecteurs (~10 000 bits chacun). Durant ces dernières années, cette approche s?est récemment avérée être très efficace pour des applications de reconnaissance et de classification (associées à différentes fonctions cognitives comme la perception, la mémoire, le langage, etc.). Très robuste au bruit numérique, le calcul hyperdimensionnel est aujourd?hui envisagé au sein même de la mémoire (in-memory-computing) afin de réduire notablement la consommation d?énergie en évitant ou limitant le transfert de données entre la mémoire et le CPU. Ce que nous proposons dans le cadre de ce stage, c?est d?évaluer l?efficacité de cet algorithme pour la reconnaissance et la classification de signaux biologiques (électromyographies, électroencéphalographies) afin de proposer une technologie ambitieuse pour l?aide au diagnostic et à la prise de décision.Le stage se déroulera en plusieurs phases : une première étude bibliographique sur les modèles de calcul hyperdimensionnel devra être réalisée pour comprendre la manière d?encoder l?information et pour réaliser la reconnaissance et la classification des données. Parallèlement à cela, vous devrez également identifier les bases de données disponibles des différents signaux biologiques (signaux électromyographiques et électroencéphalographiques). Ensuite, vous devrez développer un modèle de calcul hyperdimensionnel permettant d?encoder ces signaux pour les reconnaitre et les classifier de façon efficace. Enfin, vous devrez également réfléchir à une implémentation hardware de cette solution en s?appuyant sur les technologies mémoires innovantes pour que ces calculs soient réalisés au sein même de la mémoire.Ce stage se déroulera dans le cadre d?une collaboration étroite entre deux laboratoires travaillant sur l?intégration des technologies mémoires pour le calcul et le design de circuits innovants pour les applications « in-memory-computing ». Profil du candidat Maîtrise du langage pythonFormation conception de circuit et designFormation en micro-nano-technologieNotion sur l'intelligence artificielle