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Méthodes, algorithmes et architectures pour l'inférence sur mesures parcimonieuses dans le domaine de la réflectométrie

Défi technologique : Data intelligence dont Intelligence Artificielle (en savoir +)

Département : Département Métrologie Instrumentation et Information (LIST)

Laboratoire : Laboratoire Fiabilité et Intégration Capteur

Date de début : 01-11-2022

Localisation : Saclay

Code CEA : SL-DRT-22-0697

Contact : yosra.gargouri@cea.fr

La réflectométrie est une méthode de diagnostic qui permet d'identifier et caractériser des défauts électriques sur des câbles ou plus généralement des lignes de transmission. L'analyse de ces défauts permet d'améliorer la maintenance des câbles. Le laboratoire LFIC du DM2I a développé une technologie reposant sur l'échantillonnage comprimé (compressive sampling) afin de rendre possible une localisation spatiale plus fine des défauts tout en limitant la quantité de données à stocker. La détection des défauts repose néanmoins sur la reconstruction d'un signal complet à partir de mesures comprimées et celle-ci présente un coût calculatoire considérable. Dans cette thèse proposée en collaboration avec le laboratoire LS2D du DM2I, nous explorons la possibilité de réaliser des inférences efficaces de haut niveau sur la présence et la nature de défauts dans les câbles, directement sur les mesures comprimées, autrement dit sans reconstruction. Cela reposera notamment sur des techniques d'apprentissage automatique. La nouveauté des travaux envisagés repose sur une prise en compte intégrée de la contrainte de frugalité : - sobriété énergétique à l'étape d'inférence, par l'élimination de la phase de reconstruction et l'exploitation de méthodes d'allègement de modèles en vue notamment d'implémentations en embarqué ; - sobriété énergétique en phase d'apprentissage par l'étude de la transférabilité des modèles en lien avec la compréhension de l'impact des différents facteurs de variabilité tels que le type de câble, la matrice d'échantillonnage compressif, etc. - frugalité en données opérationnelles par l'exploitation de simulations et l'étude du problème d'adaptation de domaine entre données simulées et données « réelles ». Une extension possible des travaux portera sur l'allègement des simulations elles-mêmes.

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