Unified convergence analysis of numerical schemes for a miscible displacement problem

This article performs a unified convergence analysis of a variety of numerical methods for a model of the miscible displacement of one incompressible fluid by another through a porous medium. The unified analysis is enabled through the framework of the gradient discretisation method for diffusion operators on generic grids. We use it to establish a novel convergence result in $L^\infty(0,T; L^2(\Omega))$ of the approximate concentration using minimal regularity assumptions on the solution to the continuous problem. The convection term in the concentration equation is discretised using a centred scheme. We present a variety of numerical tests from the literature, as well as a novel analytical test case. The performance of two schemes are compared on these tests; both are poor in the case of variable viscosity, small diffusion and medium to small time steps. We show that upstreaming is not a good option to recover stable and accurate solutions, and we propose a correction to recover stable and accurate schemes for all time steps and all ranges of diffusion

ADEPOS: Anomaly Detection based Power Saving for Predictive Maintenance using Edge Computing

In industry 4.0, predictive maintenance(PM) is one of the most important applications pertaining to the Internet of Things(IoT). Machine learning is used to predict the possible failure of a machine before the actual event occurs. However, the main challenges in PM are (a) lack of enough data from failing machines, and (b) paucity of power and bandwidth to transmit sensor data to cloud throughout the lifetime of the machine. Alternatively, edge computing approaches reduce data transmission and consume low energy. In this paper, we propose Anomaly Detection based Power Saving(ADEPOS) scheme using approximate computing through the lifetime of the machine. In the beginning of the machines life, low accuracy computations are used when the machine is healthy. However, on the detection of anomalies, as time progresses, the system is switched to higher accuracy modes. We show using the NASA bearing dataset that using ADEPOS, we need 8.8X less neurons on average and based on post-layout results, the resultant energy savings are 6.4 to 6.65XComment: Submitted to ASP-DAC 2019, Japa

Object learning through active exploration

International audienceThis paper addresses the problem of active object learning by a humanoid child-like robot, using a developmental approach. We propose a cognitive architecture where the visual representation of the objects is built incrementally through active exploration. We present the design guidelines of the cognitive architecture, its main functionalities, and we outline the cognitive process of the robot by showing how it learns to recognize objects in a human-robot interaction scenario inspired by social parenting. The robot actively explores the objects through manipulation, driven by a combination of social guidance and intrinsic motivation. Besides the robotics and engineering achievements, our experiments replicate some observations about the coupling of vision and manipulation in infants, particularly how they focus on the most informative objects. We discuss the further benefits of our architecture, particularly how it can be improved and used to ground concepts

Learning to recognize objects through curiosity-driven manipulation with the iCub humanoid robot

International audienceIn this paper we address the problem of learning to recognize objects by manipulation in a developmental robotics scenario. In a life-long learning perspective, a humanoid robot should be capable of improving its knowledge of objects with active perception. Our approach stems from the cognitive devel- opment of infants, exploiting active curiosity-driven manipulation to improve perceptual learning of objects. These functionalities are implemented as perception, control and active exploration modules as part of the Cognitive Architecture of the MACSi project. In this paper we integrate these functionalities into an ac- tive perception system which learns to recognise objects through manipulation. Our work in this paper integrates a bottom-up vision system, a control system of a complex robot system and a top-down interactive exploration method, which actively chooses an exploration method to collect data and whether interacting with humans is profitable or not. Experimental results show that the humanoid robot iCub can learn to recognize 3D objects by manipulation and in interaction with teachers by choosing the adequate exploration strategy to enhance competence progress and by focusing its efforts on the most complex tasks. Thus the learner can learn interactively with humans by actively self- regulating its requests for help

Representation learning and developmental robotics : on the use of deep learning for autonomous robots

Afin de pouvoir évoluer de manière autonome et sûre dans leur environnement, les robots doivent être capables d'en construire un modèle fiable et pertinent. Pour des tâches variées dans des environnements complexes, il est difficile de prévoir de manière exhaustive les capacités nécessaires au robot. Il est alors intéressant de doter les robots de mécanismes d'apprentissage leur donnant la possibilité de construire eux-mêmes des représentations adaptées à leur environnement. Se posent alors deux questions : quelle doit être la nature des représentations utilisées et par quels mécanismes peuvent-elles être apprises ? Nous proposons pour cela l'utilisation de l'hypothèse des sous-variétés afin de développer des architectures permettant de faire émerger une représentation symbolique de flux sensorimoteurs bruts. Nous montrons que le paradigme de l'apprentissage profond fournit des mécanismes appropriés à l'apprentissage autonome de telles représentations. Nous démontrons que l'exploitation de la nature multimodale des flux sensorimoteurs permet d'en obtenir une représentation symbolique pertinente. Dans un second temps, nous étudions le problème de l'évolution temporelle des stimuli. Nous discutons les défauts de la plupart des approches aujourd'hui utilisées et nous esquissons une approche à partir de laquelle nous approfondissons deux sous-problèmes. Dans une troisième partie, nous proposons des pistes de recherche pour permettre le passage des expériences de laboratoire à des environnements naturels. Nous explorons plus particulièrement la problématique de la curiosité artificielle dans des réseaux de neurones non supervisés.This thesis studies the use of deep neural networks to learn high level representations from raw inputs on robots, based on the "manifold hypothesis"

Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l'apprentissage profond pour la robotique autonome

This thesis studies the use of deep neural networks to learn high level representations from raw inputs on robots, based on the "manifold hypothesis".Afin de pouvoir évoluer de manière autonome et sûre dans leur environnement, les robots doivent être capables d'en construire un modèle fiable et pertinent. Pour des tâches variées dans des environnements complexes, il est difficile de prévoir de manière exhaustive les capacités nécessaires au robot. Il est alors intéressant de doter les robots de mécanismes d'apprentissage leur donnant la possibilité de construire eux-mêmes des représentations adaptées à leur environnement. Se posent alors deux questions : quelle doit être la nature des représentations utilisées et par quels mécanismes peuvent-elles être apprises ? Nous proposons pour cela l'utilisation de l'hypothèse des sous-variétés afin de développer des architectures permettant de faire émerger une représentation symbolique de flux sensorimoteurs bruts. Nous montrons que le paradigme de l'apprentissage profond fournit des mécanismes appropriés à l'apprentissage autonome de telles représentations. Nous démontrons que l'exploitation de la nature multimodale des flux sensorimoteurs permet d'en obtenir une représentation symbolique pertinente. Dans un second temps, nous étudions le problème de l'évolution temporelle des stimuli. Nous discutons les défauts de la plupart des approches aujourd'hui utilisées et nous esquissons une approche à partir de laquelle nous approfondissons deux sous-problèmes. Dans une troisième partie, nous proposons des pistes de recherche pour permettre le passage des expériences de laboratoire à des environnements naturels. Nous explorons plus particulièrement la problématique de la curiosité artificielle dans des réseaux de neurones non supervisés

Learning a Repertoire of Actions with Deep Neural Networks

International audienceWe address the problem of endowing a robot with the capability to learn a repertoire of actions using as little prior knowledge as possible. Taking a handwriting task as an example, we apply the deep learning paradigm to build a network which uses a high-level representation of digits to generate sequences of commands, directly fed to a low-level control loop. Discrete variables are used to discriminate different digits, while continuous variables parametrize each digit. We show that the proposed network is able to generalize learned actions to new contexts. The network is tested on trajectories recorded on the iCub humanoid robot