L’énergie solaire : Un moteur du développement durable en Algérie

Depuis peu, l’énergie solaire s’avère être l’une des solutions alternatives face à notre dépendance aux énergies fossiles, cette énergie propre, inépuisable permet de fournir dix mille fois plus d’énergie que celle consommée par toute la population mondiale (Funk, 2010). De ce fait, développer cette filière demeure une priorité pour de nombreux pays et ce afin d’y parvenir à un développement durable sur ces trois dimensions : économique, sociale et environnementale. Ainsi, notre étude consiste à évaluer la contribution de l’énergie solaire au développement durable en Algérie. Pour ce faire, nous avons opté pour une méthodologie descriptive et analytique qui nous a conduits à conclure que les réalisations des projets d’énergie solaire en Algérie, dominées par la photovoltaïque, restent timides ne dépassant pas les 375 MW (Ministère de l’Énergie, 2018a), néanmoins cette capacité installée a réussi à résoudre une partie des problèmes environnementaux et socio-économiques qui entravent le pays, ce qui nécessite plus de volonté afin de corriger les mécanismes de son développement et aboutir aux résultats souhaités. Mots Clés: Energie Solaire; Photovoltaïque; Capacités Installées; Développement Durable ; Algérie

Impact of spiking neurons leakages and network recurrences on event-based spatio-temporal pattern recognition

Spiking neural networks coupled with neuromorphic hardware and event-based sensors are getting increased interest for low-latency and low-power inference at the edge. However, multiple spiking neuron models have been proposed in the literature with different levels of biological plausibility and different computational features and complexities. Consequently, there is a need to define the right level of abstraction from biology in order to get the best performance in accurate, efficient and fast inference in neuromorphic hardware. In this context, we explore the impact of synaptic and membrane leakages in spiking neurons. We confront three neural models with different computational complexities using feedforward and recurrent topologies for event-based visual and auditory pattern recognition. Our results showed that, in terms of accuracy, leakages are important when there are both temporal information in the data and explicit recurrence in the network. Additionally, leakages do not necessarily increase the sparsity of spikes flowing in the network. We also investigated the impact of heterogeneity in the time constant of leakages. The results showed a slight improvement in accuracy when using data with a rich temporal structure, thereby validating similar findings obtained in previous studies. These results advance our understanding of the computational role of the neural leakages and network recurrences, and provide valuable insights for the design of compact and energy-efficient neuromorphic hardware for embedded systems.</p