As We Are Blind

Œuvres et Recherches 2019:01« As We Are Blind » (2016) est une installation pour « piano mécanique et aura » de Véronique Béland. Au centre d’une pièce à la scénographie épurée, un piano à queue joue la partition la plus intime : celle du spectateur. Conductance, température de la peau, poids de la main, rythme cardiaque... Chaque participant pose la main sur un capteur, et « As We Are Blind » calcule et interprète une production musicale et photographique unique, qui révèle l’« aura » colorée de chaque spectateur

Etude et validation de modèles neuronaux de mémoires corrélatives adressables par leur contenu

RÉSUMÉ Depuis une vingtaine d'années, les systèmes à base de réseaux de neurones connaissent un regain de popularité. On les utilise notamment dans la plupart des systèmes de reconnaissance vocale et de reconnaissance de formes. En effet, les réseaux de neurones ont la faculté de retrouver rapidement les données qu’ils ont enregistrées. Cette propriété semble intéressante pour développer des « Content Addressable Memories » ou CAM à base de réseaux de neurones. Les CAM sont des mémoires particulières dans lesquelles la donnée détermine l'endroit où elle est stockée. Il existe sur le marché des CAM très performantes, mais elles sont également très dispendieuses en raison des méthodes d'implantation utilisées. Pour cette raison, les CAM sont utilisées seulement dans les systèmes où la vitesse de récupération des enregistrements est critique. Ainsi, la recherche effectuée a pour objectif d'étudier des modèles de CAM neuronales et d'évaluer qualitativement leur intérêt en terme de coûts et de performances. Toutefois, pour obtenir des CAM neuronales fiables, certaines caractéristiques des réseaux de neurones doivent être maîtrisées. En particulier, la capacité des réseaux de neurones à inférer une réponse en présence d'une entrée inconnue, si elle est avantageuse dans de nombreuses applications, est problématique pour le développement de CAM neuronales. En effet, cette propriété a pour conséquence une incapacité du réseau de neurones à différencier les informations connues des informations inconnues. Dans ce contexte, le développement d’une CAM neuronale nécessite une modification des modèles existants. La recherche consiste donc, dans un premier temps, à proposer et à valider des modèles de CAM neuronales. Pour valider un modèle, il faut vérifier que la CAM neuronale ne commette aucune erreur ni avec les vecteurs enregistrés (erreur de type I) ni avec les vecteurs non enregistrés (erreur de type II). Pour les modèles validés, on procède à une deuxième étape qui doit déterminer les ressources mémoires et le nombre d'opérations nécessaires. Cette deuxième étape permettra de donner une estimation qualitative du coût et des performances des CAM neuronales étudiées. Bien que plusieurs modèles de réseaux de neurones soient envisageables pour développer une CAM neuronale, la recherche se limitera à l'étude du modèle des « Correlation Matrix Memories » ou CMM qui est un modèle de mémoire distribuée à base de réseaux de neurones. On peut a priori utiliser les CMM soit comme une CAM neuronale à part entière, soit pour effectuer un prétraitement dans la CAM neuronale. Néanmoins, les simulations effectuées montrent que les CMM ne peuvent être utilisées seules pour effectuer un traitement sans erreur si l'orthogonalisation des vecteurs garantit l'absence d'erreurs de type I, elle ne peut assurer l'absence d'erreurs de type II. Toutefois, les CMM permettent un prétraitement efficace : avec des vecteurs de 128 bits, le prétraitement réduit de plus de 99% le nombre de tests à effectuer. De plus, compte tenu des propriétés des CMM, ce prétraitement doit être encore plus efficace avec des vecteurs d'entrée de plus grande taille. D'autre part, dans le modèle des CMM, il faut, idéalement, que les vecteurs d'entrées enregistrés soient orthogonaux si l'on veut pouvoir retrouver les informations enregistrées. Ainsi, deux approches sont étudiées : la première utilise une orthogonalisation classique des vecteurs d'entrées, la deuxième projette les vecteurs à enregistrer dans un espace de grande dimension en utilisant un processus partiellement aléatoire. On constate que les modèles utilisant une orthogonalisation exacte des vecteurs d'entrée sont très exigeants en ressources et présentent un intérêt limité en terme de coût et de performances. En revanche les modèles utilisant la projection des vecteurs d'entrée dans un espace de grande dimension sont peu exigeants en ressources mémoire et en ressources de calculs. Les données récupérées indiquent que, pour des entrées de 128 bits, les CAM neuronales peuvent présélectionner un vecteur parmi 112. Ce prétraitement nécessite seulement 69 bits de mémoire et 140 opérations logiques par vecteur enregistré. D'autre part, les CAM neuronales à base de CMM permettent de travailler avec des vecteurs d'entrée de très grande taille : cette caractéristique est particulièrement intéressante car le traitement des vecteurs de grande taille est très coûteux dans les CAM « traditionnelles Ainsi, comme les CAM neuronales peuvent traiter les vecteurs de grande taille efficacement, elles semblent particulièrement adaptées au filtrage de paquets TCP/IP dans les systèmes coupe-feu (Firewall). En effet, ces systèmes utilisent des règles d'au moins 128 bits de long. CONTENU Intérêt des content addressable memories -- Une mutation des besoins -- Possibilité de développer des CAM neuronales -- Les étapes de la recherche -- Intérêt de développer une CAM neuronale -- Réseaux de neurones fondamentaux utilisés -- Adaptation des modèles de CMM existants

Décharge à Barrière Diélectrique de Surface: Physique et procédé

The thesis focuses on the development of a dielectric barrier discharge surface for air pollution control. This is a topic quite relevant. Indeed the application of regulations on air quality requires new technologies. Among them, the cold plasma decontamination is a candidate could not be more promising. In this context, it is necessary to know how to approach the problem from different aspects: The first course is to understand the basic physics of this type of plasma. This requires an experimental approach adapted to the scale of the phenomenon. These discharges consist of small filaments (a few hundred micrometers in diameter, a few centimeters long) spreading very quickly, with a very short lifetime (a few tens of nanoseconds). These characteristics make it difficult objects to study. The results showed the phenomena of miniaturized plasma filaments. This behavior is entirely explained by the original memory effect of the dielectric surface, which can hold loads over very long times (several minutes). These charges can then be photodésorbées and trigger the departure of several streamers in a short time (40 ns). The organization and the spread of the filaments were studied by ICCD imaging with a temporal resolution refined nanosecond. The second aspect is to identify the qualities of the system which can be exploited in terms of process: chemical efficiency, energy cost, the device geometry. The identification of these points has a patent on the system. Subsequently, a market research work has been done through mentoring of students ISTIA (Institut des Sciences et Techniques de l'Ingénieur d'Angers) for their internship M2.La thèse porte sur le développement d'une décharge à barrière diélectrique de surface pour la dépollution de l'air. Il s'agit d'une thématique tout à fait d'actualité. En effet l'application des réglementations sur la qualité de l'air nécessite de nouvelles technologies. Parmi elles, la dépollution par plasma froid est un candidat on ne peut plus prometteur. Dans un tel contexte, il est nécessaire de savoir approcher le problème sous différents aspects: Le premier est bien sûr de comprendre la physique fondamentale de ce type de plasma. Cela requiert une démarche expérimentale adaptée aux échelles du phénomène. Ces décharges sont constituées de filaments de petites dimensions (quelques centaines de micromètres de diamètre, quelques centimètres de long) se propageant extrêmement vite, avec une durée de vie très courte (quelques dizaines de nanosecondes). Ces caractéristiques en font des objets difficiles à étudier. Les résultats ont montré des phénomènes d'autodéclenchement des filaments de plasma. Ce comportement tout à fait original est expliqué par l'effet mémoire de la surface diélectrique, qui peut retenir les charges sur des temps très longs (plusieurs minutes). Ces charges peuvent alors être photodésorbées et déclencher le départ de plusieurs streamers en un temps très court (40 ns). L'organisation et la propagation des filaments ont été étudiées par imagerie iCCD avec une résolution temporelle raffinée à la nanoseconde. Le deuxième aspect est d'identifier les qualités du système qui peuvent être exploitées du point de vue procédé: efficacité chimique, coût énergétique, géométrie du dispositif. L'identification de ces points a permis de déposer un brevet sur le système. Par la suite, un travail d'étude de marché a été réalisé grâce à l'encadrement d'étudiants de l'ISTIA (Institut des Sciences et Techniques de l'Ingénieur d'Angers) pour leur stage de M2

Décharge à barrière diélectrique de surface (physique et procédé)

PALAISEAU-Polytechnique (914772301) / SudocSudocFranceF

Self synchronization of surface discharges in a two electrodes device

International audienceA twin electrode device coupled to the same high voltage power supply is used to study the propagation of surface streamers. These two identical electrodes are separated from the grounded one by a pyrex plate acting as a dielectric barrier. The gas is dry air, at atmospheric pressure. 1 ns time resolved imaging of the discharge propagation is performed to monitor the discharge ignition and propagation. The discharge consists in filaments which propagate on the dielectric as cathode directed streamers. Each filament transfers 1 nC. The propagation velocities vary from 3.4times107 cm/s at the beginning of the propagation to 7times106 cm/s at the end of the propagation. Ignition at one electrode triggers ignition at the other within 2 ns