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Quantification et parcimonie : compromis entre le nombre d'opération et leur complexité selon la technologie, architecture adaptée

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

Département : Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)

Laboratoire : Laboratoire Intelligence Artificielle Embarquée

Date de début : 01-10-2022

Localisation : Saclay

Code CEA : SL-DRT-22-0788

Contact : inna.kucher@cea.fr

Dans un contexte globale d'automatisation de tâches, les réseaux de neurones artificiels sont actuellement utilisés dans de nombreux domaines nécessitant le traitement de données issues de divers types de capteurs : vision, sonore, vibration. Le traitement d'information sur plateforme embarquée amène à de nombreuses contraintes matérielles qui doivent être prises en compte lors du dimensionnement du réseau. Pour rendre possible le portage de réseau neurones sur plateforme matérielle, plusieurs méthodes ont été développés au CEA LIST. Elles permettent de quantifier agressivement les paramètres d'un réseau de neurones ainsi que de modifier le codage des activations pour diminuer le nombre de calculs à effectuer. Les axes principaux de la thèse sont de déterminer la quantité minimale d'information nécessaire dans un réseau permettant de maintenir ses performances, d'étudier le meilleur compromis pour représenter cette information minimale et enfin de rationnaliser l'évaluation de la performance d'une architecture associée. Ces différents travaux devront permettre d'ouvrir de nouvelles voies d'innovation comme par exemple de déterminer une nouvelle méthodologie pour obtenir le meilleur compromis quantification/parcimonie suivant une technologie visée. Un travail algorithmique en amont pourra permettre de trouver la bonne méthode pour optimiser ce compromis durant l'apprentissage. Suivant les résultats obtenus, une nouvelle méthode de compression adaptée à ce compromis pourra être proposée. Enfin, ces travaux auront pour but de proposer des évolutions matérielles qui font sens dans le cadre de la compression afin d'exploiter au mieux ce compromis.

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