The i-process and CEMP-r/s stars

© Copyright owned by the author(s) under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike Licence. We investigate whether the anomalous elemental abundance patterns in some of the C-enhanced metal-poor-r/s (CEMP-r/s) stars are consistent with predictions of nucleosynthesis yields from the i-process, a neutron-capture regime at neutron densities intermediate between those typical for the slow (s) and rapid (r) processes. Conditions necessary for the i-process are expected to be met at multiple stellar sites, such as the He-core and He-shell flashes in low-metallicity low-mass stars, super-AGB and post-AGB stars, as well as low-metallicity massive stars. We have found that single-exposure one-zone simulations of the i-process reproduce the abundance patterns in some of the CEMP-r/s stars much better than the model that assumes a superposition of yields from s and r-process sources. Our previous study of nuclear data uncertainties relevant to the i-process revealed that they could have a significant impact on the i-process yields obtained in our idealized one-zone calculations, leading, for example, to ∼ 0:7dex uncertainty in our predicted [Ba/La] ratio. Recent 3D hydrodynamic simulations of convection driven by a He-shell flash in post-AGB Sakurai's object have discovered a new mode of non-radial instabilities: the Global Oscillation of Shell H-ingestion. This has demonstrated that spherically symmetric stellar evolution simulations cannot be used to accurately model physical conditions for the i-process

The i-process and CEMP-r/s stars

© Copyright owned by the author(s) under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike Licence. We investigate whether the anomalous elemental abundance patterns in some of the C-enhanced metal-poor-r/s (CEMP-r/s) stars are consistent with predictions of nucleosynthesis yields from the i-process, a neutron-capture regime at neutron densities intermediate between those typical for the slow (s) and rapid (r) processes. Conditions necessary for the i-process are expected to be met at multiple stellar sites, such as the He-core and He-shell flashes in low-metallicity low-mass stars, super-AGB and post-AGB stars, as well as low-metallicity massive stars. We have found that single-exposure one-zone simulations of the i-process reproduce the abundance patterns in some of the CEMP-r/s stars much better than the model that assumes a superposition of yields from s and r-process sources. Our previous study of nuclear data uncertainties relevant to the i-process revealed that they could have a significant impact on the i-process yields obtained in our idealized one-zone calculations, leading, for example, to ∼ 0:7dex uncertainty in our predicted [Ba/La] ratio. Recent 3D hydrodynamic simulations of convection driven by a He-shell flash in post-AGB Sakurai's object have discovered a new mode of non-radial instabilities: the Global Oscillation of Shell H-ingestion. This has demonstrated that spherically symmetric stellar evolution simulations cannot be used to accurately model physical conditions for the i-process

Estimation évènementielle du déplacement de systèmes neuromorphiques binoculaires

L’ingénierie neuromorphique est un domaine en pleine expansion depuis une vingtaine d'années, notamment grâce aux développement de rétines artificielles. Leurs applications concrètes sont en train d'apparaitre, en particulier dans les domaines de la robotique, de la conduite autonome ou encore dans le médical. Cependant, des problèmes fondamentaux persistent dans le traitement même de ces données d'un type nouveau. Les méthodes utilisées essayent trop souvent d'imiter celles adaptées aux flux vidéos conventionnels, voire même de les reprendre entièrement. Ces méthodes, qui traitent de manière synchrone des ensembles de données ne sont pas adaptées à la nature fondamentale du signal évènementiel. Les calculs fait sur ces données devraient, en toute logique, respecter et mettre en avant cette nature discrète des évènements. Cette thèse utilise comme support l'odométrie visuelle pour développer des techniques purement évènementielles qui tirent profit au maximum des avantages des capteurs neuromorphiques. Par l'utilisation de mises à jour asynchrones et infinitésimales, on montre qu'il est possible de procéder à des calculs préservant une latence temporelle faible, et ce avec moindre coût de calcul, réduisant d'autant l'empreinte énergétique de tels systèmes.Through the advances of artificial retinas, neuromorphic computation has been an increasing research field over the past 20 years. Applications in robotics, autonomous driving, medical equipment are starting to appear. However, some major issues remain, as methods used too often mimic, if not simply adapt standard frame-based techniques developed for fundamentally different type of data. These techniques often process batches of data, performing global optimization while forgetting the fundamental nature of events. As they present infinitesimal changes of the scene, we believe they should be treated as such upon computation. This thesis focuses on the case on visual odometry to develop fully event-based computation techniques, by using the entire advantages given by the neuromorphic sensors available. Using infinitesimal updates, we developed low-latency algorithms, while handling vastly different scene dynamics. By carefully analyzing events streams, we believe low latency can be achieved at low computational cost, showing once again that neuromorphic engineering is a way to reduce computer vision energy footprint

Estimation évènementielle du déplacement de systèmes neuromorphiques binoculaires

Through the advances of artificial retinas, neuromorphic computation has been an increasing research field over the past 20 years. Applications in robotics, autonomous driving, medical equipment are starting to appear. However, some major issues remain, as methods used too often mimic, if not simply adapt standard frame-based techniques developed for fundamentally different type of data. These techniques often process batches of data, performing global optimization while forgetting the fundamental nature of events. As they present infinitesimal changes of the scene, we believe they should be treated as such upon computation. This thesis focuses on the case on visual odometry to develop fully event-based computation techniques, by using the entire advantages given by the neuromorphic sensors available. Using infinitesimal updates, we developed low-latency algorithms, while handling vastly different scene dynamics. By carefully analyzing events streams, we believe low latency can be achieved at low computational cost, showing once again that neuromorphic engineering is a way to reduce computer vision energy footprint.L’ingénierie neuromorphique est un domaine en pleine expansion depuis une vingtaine d'années, notamment grâce aux développement de rétines artificielles. Leurs applications concrètes sont en train d'apparaitre, en particulier dans les domaines de la robotique, de la conduite autonome ou encore dans le médical. Cependant, des problèmes fondamentaux persistent dans le traitement même de ces données d'un type nouveau. Les méthodes utilisées essayent trop souvent d'imiter celles adaptées aux flux vidéos conventionnels, voire même de les reprendre entièrement. Ces méthodes, qui traitent de manière synchrone des ensembles de données ne sont pas adaptées à la nature fondamentale du signal évènementiel. Les calculs fait sur ces données devraient, en toute logique, respecter et mettre en avant cette nature discrète des évènements. Cette thèse utilise comme support l'odométrie visuelle pour développer des techniques purement évènementielles qui tirent profit au maximum des avantages des capteurs neuromorphiques. Par l'utilisation de mises à jour asynchrones et infinitésimales, on montre qu'il est possible de procéder à des calculs préservant une latence temporelle faible, et ce avec moindre coût de calcul, réduisant d'autant l'empreinte énergétique de tels systèmes

Estimation évènementielle du déplacement de systèmes neuromorphiques binoculaires

Through the advances of artificial retinas, neuromorphic computation has been an increasing research field over the past 20 years. Applications in robotics, autonomous driving, medical equipment are starting to appear. However, some major issues remain, as methods used too often mimic, if not simply adapt standard frame-based techniques developed for fundamentally different type of data. These techniques often process batches of data, performing global optimization while forgetting the fundamental nature of events. As they present infinitesimal changes of the scene, we believe they should be treated as such upon computation. This thesis focuses on the case on visual odometry to develop fully event-based computation techniques, by using the entire advantages given by the neuromorphic sensors available. Using infinitesimal updates, we developed low-latency algorithms, while handling vastly different scene dynamics. By carefully analyzing events streams, we believe low latency can be achieved at low computational cost, showing once again that neuromorphic engineering is a way to reduce computer vision energy footprint.L’ingénierie neuromorphique est un domaine en pleine expansion depuis une vingtaine d'années, notamment grâce aux développement de rétines artificielles. Leurs applications concrètes sont en train d'apparaitre, en particulier dans les domaines de la robotique, de la conduite autonome ou encore dans le médical. Cependant, des problèmes fondamentaux persistent dans le traitement même de ces données d'un type nouveau. Les méthodes utilisées essayent trop souvent d'imiter celles adaptées aux flux vidéos conventionnels, voire même de les reprendre entièrement. Ces méthodes, qui traitent de manière synchrone des ensembles de données ne sont pas adaptées à la nature fondamentale du signal évènementiel. Les calculs fait sur ces données devraient, en toute logique, respecter et mettre en avant cette nature discrète des évènements. Cette thèse utilise comme support l'odométrie visuelle pour développer des techniques purement évènementielles qui tirent profit au maximum des avantages des capteurs neuromorphiques. Par l'utilisation de mises à jour asynchrones et infinitésimales, on montre qu'il est possible de procéder à des calculs préservant une latence temporelle faible, et ce avec moindre coût de calcul, réduisant d'autant l'empreinte énergétique de tels systèmes

Estimation évènementielle du déplacement de systèmes neuromorphiques binoculaires

Through the advances of artificial retinas, neuromorphic computation has been an increasing research field over the past 20 years. Applications in robotics, autonomous driving, medical equipment are starting to appear. However, some major issues remain, as methods used too often mimic, if not simply adapt standard frame-based techniques developed for fundamentally different type of data. These techniques often process batches of data, performing global optimization while forgetting the fundamental nature of events. As they present infinitesimal changes of the scene, we believe they should be treated as such upon computation. This thesis focuses on the case on visual odometry to develop fully event-based computation techniques, by using the entire advantages given by the neuromorphic sensors available. Using infinitesimal updates, we developed low-latency algorithms, while handling vastly different scene dynamics. By carefully analyzing events streams, we believe low latency can be achieved at low computational cost, showing once again that neuromorphic engineering is a way to reduce computer vision energy footprint.L’ingénierie neuromorphique est un domaine en pleine expansion depuis une vingtaine d'années, notamment grâce aux développement de rétines artificielles. Leurs applications concrètes sont en train d'apparaitre, en particulier dans les domaines de la robotique, de la conduite autonome ou encore dans le médical. Cependant, des problèmes fondamentaux persistent dans le traitement même de ces données d'un type nouveau. Les méthodes utilisées essayent trop souvent d'imiter celles adaptées aux flux vidéos conventionnels, voire même de les reprendre entièrement. Ces méthodes, qui traitent de manière synchrone des ensembles de données ne sont pas adaptées à la nature fondamentale du signal évènementiel. Les calculs fait sur ces données devraient, en toute logique, respecter et mettre en avant cette nature discrète des évènements. Cette thèse utilise comme support l'odométrie visuelle pour développer des techniques purement évènementielles qui tirent profit au maximum des avantages des capteurs neuromorphiques. Par l'utilisation de mises à jour asynchrones et infinitésimales, on montre qu'il est possible de procéder à des calculs préservant une latence temporelle faible, et ce avec moindre coût de calcul, réduisant d'autant l'empreinte énergétique de tels systèmes