Quick and energy-efficient Bayesian computing of binocular disparity using stochastic digital signals

Reconstruction of the tridimensional geometry of a visual scene using the binocular disparity information is an important issue in computer vision and mobile robotics, which can be formulated as a Bayesian inference problem. However, computation of the full disparity distribution with an advanced Bayesian model is usually an intractable problem, and proves computationally challenging even with a simple model. In this paper, we show how probabilistic hardware using distributed memory and alternate representation of data as stochastic bitstreams can solve that problem with high performance and energy efficiency. We put forward a way to express discrete probability distributions using stochastic data representations and perform Bayesian fusion using those representations, and show how that approach can be applied to diparity computation. We evaluate the system using a simulated stochastic implementation and discuss possible hardware implementations of such architectures and their potential for sensorimotor processing and robotics.Comment: Preprint of article submitted for publication in International Journal of Approximate Reasoning and accepted pending minor revision

A Bayesian Model for Plan Recognition in RTS Games applied to StarCraft

The task of keyhole (unobtrusive) plan recognition is central to adaptive game AI. "Tech trees" or "build trees" are the core of real-time strategy (RTS) game strategic (long term) planning. This paper presents a generic and simple Bayesian model for RTS build tree prediction from noisy observations, which parameters are learned from replays (game logs). This unsupervised machine learning approach involves minimal work for the game developers as it leverage players' data (com- mon in RTS). We applied it to StarCraft1 and showed that it yields high quality and robust predictions, that can feed an adaptive AI.Comment: 7 pages; Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference (AIIDE 2011), Palo Alto : \'Etats-Unis (2011

Robust sequence storage in bistable oscillators

International audienceNanoscale devices, like magnetic tunnel junction, have rich dynamics, including oscillatory ones. Such components may relieve us of the burden of integrating nonlinear equations. We propose a phenomenological model of bistable oscillators and we show that in a network, it achieves robust storage of sequences

Modèles probabilistes formels pour problèmes cognitifs usuels

International audienceHow can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discussed.Comment un modèle incomplet et incertain de l'environnement peut-il être utilisé pour décider, agir, apprendre, raisonner et percevoir efficacement ? Voici le défi central que les systèmes cognitifs tant naturels qu'artificiels doivent résoudre. La logique, de par sa nature même, faite de certitudes et ne laissant aucune place au doute, est incapable de répondre à cette question. L'approche subjectiviste des probabilités est une extension de la logique conçue pour pallier ce manque. Dans cet article, nous passons en revue un ensemble de problèmes cognitifs usuels et nous montrons comment les formuler et les résoudre avec un formalisme probabiliste unique. Les concepts abordés sont : l'ambigüité, la fusion, la multi-modalité, les conflits, la modularité, les hiérarchies et les boucles. Chacune de ces questions est tout d'abord brièvement présentée à partir d'exemples venant des neurosciences, de la psychophysique ou de la robotique. Ensuite, le concept est formalisé en utilisant un modèle générique bayésien. Enfin, les hypothèses, les points communs et les différences de chacun de ces modèles sont analysés et discutés

Inhibition de la signalisation des TLR par les phospholipides oxydés

Les Toll-ike Receptors sont des récepteurs transmembranaires de l’immunité capables de reconnaître de nombreuses molécules du non soi. De par leur localisation, ils sont en constante interaction avec les lipides membranaires. Nous avons émis l’hypothèse que des variations de la fluidité membranaire dues à des changements de la composition lipidique membranaire pouvaient réguler la capacité des TLR à se dimériser. Nous avons utilisé l’oxPAPC, un phospholipide oxydé, et avons démontré, grâce à un gène rapporteur de NF-κB, qu’il avait une action inhibitrice sur les voies de signalisation du TLR2 et du TLR4. Nous avons créé un mutant du TLR4 sans domaine de liaison au LPS et avons montré que cet effet n’était pas dû à une action sur le LPS, ni sur les corécepteurs MD2 et CD14. Pour compléter ces résultats, nous avons commencé à mettre au point des coimmunoprécipitations et du transfert d’énergie par fluorescence afin d’évaluer les conséquences du traitement à l’oxPAPC sur la dimérisation du TLR4 sauvage

Common Bayesian Models for Common Cognitive Issues

How can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discusse

Émergence des virus influenza aviaires hautement pathogènes : la triade hôte, virus et microbiote

Les virus influenza aviaires faiblement pathogènes (VIAFP) appartenant aux sous-types H5 et H7 sont capables d'évoluer en virus influenza aviaires hautement pathogènes (VIAHP), suite à l'obtention d'un site de clivage polybasique (SCPB) au niveau de leur hémagglutinine (HA). HA peut alors être clivée par des protéases intracellulaires ubiquitaires et le virus est ainsi capable de se répliquer systémiquement. L'acquisition d'un SCPB est un évènement virus-dépendant, ayant lieu au sein d'un animal infecté par un VIAFP parental. Pour que l'émergence soit réussie, le VIAHP nouvellement formé doit probablement devenir un variant majoritaire, afin d'être transmis à d'autres individus. Nous avons étudié les paramètres menant à l'émergence de VIAHP et cette thèse a été divisée en deux parties : premièrement, nous avons évalué les capacités régulatrices du microbiote sur l'infection par un VIAHP. En administrant à des canards un mélange d'antibiotiques à large spectre, nous avons fortement déstabilisé leur microbiote. Animaux sains et traités aux antibiotiques ont ensuite été infectés avec un VIAHP. Nous avons montré que l'excrétion virale était significativement augmentée chez les animaux traités aux antibiotiques, ceci étant corrélé à une altération de la réponse immunitaire antivirale innée. Deuxièmement, afin de modéliser la compétition intra-hôte entre un VIAHP nouvellement apparu et son précurseur VIAFP, nous avons réalisé des coinfections in vivo et in ovo chez le poulet et le canard, en utilisant un VIAHP comme variant minoritaire et un VIAFP, identique en tout point au VIAHP, à l'exception du site de clivage, comme variant majoritaire. Nous avons montré que les interactions entre ces deux virus étaient radicalement différentes chez le poulet et chez le canard, et que le VIAHP avait un avantage sélectif moindre chez ce dernier. Ces travaux apportent de nouvelles connaissances sur les conditions menant à l'émergence de VIAHP, dont les épizooties ont un impact majeur sur la santé animale, l'économie et la santé publique.Low pathogenic avian influenza viruses (LPAIV) of the H5 and H7 subtype have the capacity to evolve to highly pathogenic avian influenza viruses (HPAIV), following the acquisition of a multi-basic cleavage site (MBCS) at the hemagglutinin (HA) cleavage site. This evolution allows the HA to be cleaved by intracellular ubiquitous proteases and the virus to spread systemically. The acquisition of MBCS is a virus-dependent event that occurs in a bird infected with a parental LPAIV. To emerge successfully, the newly formed HPAIV probably must become a predominant variant in order to overcome the transmission bottleneck between individuals. We investigated the factors leading to HPAIV emergence and the PhD was divided in two parts: firstly, we investigated to what extent the microbiota could contribute to the control of HPAIV infection in ducks. By treating ducks with a broad-spectrum antibiotic cocktail, we achieved a significant depletion of their microbiota. Groups of non-treated and antibiotic-treated ducks were infected with an HPAIV. We revealed that antibiotic-treated ducks had significantly higher viral excretion in the intestine, which correlated with an impaired intestinal antiviral immune response. Secondly, to model the intra-host competition between a newly formed HPAIV and its parental LPAIV, we co-infected embryonated eggs, chickens and ducks with a H5N8 HPAIV as a minority variant and a LPAIV that differed from the HPAIV only at the level of the HA cleavage site, as a majority variant. Our results demonstrate that chickens and ducks have opposite effects on the interaction between the H5N8 HPAIV and LPAIV and that HPAIV has a stronger selective advantage in chickens than in ducks. This work provides new insights on HPAIV emergence, which has a major impact on animal health, economy, as well as on public health

Néouvielle, site convoité, entre innovation, imitation et recyclage

Ce rapport de recherche s'inscrit dans le cadre d'un programme de recherche mené pour le PUCA (ministère de l'Ecologie, du Développement durable et de l'Energie) par le CERTOP, le SET et le LIEU sur les "Impacts des mesures de préservation des grands sites naturels". Le massif et la Réserve nationale du Néouvielle font partie de l'échantillon des 7 sites étudiés. Voir les détails de la réponse à l'AAP = https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01184808A l’heure du développement durable, la question de la conciliation entre la protection des milieux et la fréquentation touristique demeure posée, notamment pour les grands sites naturels jouissant d’une forte notoriété. Se pose alors le problème de la gouvernance - et notamment de l’anticipation dans des contextes variés de prise de décision par les décideurs - de la gestion des flux (fréquentation touristique) et de leurs retombées économiques, sociales, environnementales. Où en est-on dans la mise en œuvre des expériences d’optimisation des flux de sites naturels exceptionnels en France et dans l’espace transfrontalier ? Comment les mesures de régulation des flux sont-elles vécues par les visiteurs et les habitants de ces hauts-lieux

A Bayesian Model for Plan Recognition in RTS Games applied to StarCraft

7 pagesInternational audienceThe task of keyhole (unobtrusive) plan recognition is central to adaptive game AI. "Tech trees" or "build trees" are the core of real-time strategy (RTS) game strategic (long term) planning. This paper presents a generic and simple Bayesian model for RTS build tree prediction from noisy observations, which parameters are learned from replays (game logs). This unsupervised machine learning approach involves minimal work for the game developers as it leverage players' data (com- mon in RTS). We applied it to StarCraft1 and showed that it yields high quality and robust predictions, that can feed an adaptive AI