Accélération logicielle et matérielle de Neural Fields en robotique autonome

Description de l'offre : Depuis 2020, les réseaux de neurones Neural Radiance Fields, ou NeRFs, ont été lapos;objet dapos;un fort intérêt de la communauté scientifique pour ses capacités de reconstruction 3D implicite et de synthèse de nouveaux points de vues dapos;une scène à partir dapos;un nombre restreint dapos;images de celles-ci. Les dernières avancées scientifiques ont permis dapos;améliorer drastiquement les performances initiales (réduction du nombre de données nécessaires, de besoins mémoire et augmentation de la vitesse de traitement), ouvrant la voie à de nouvelles utilisations de ces réseaux, en particulier en embarqué, ou pour de nouveaux objectifs. Cette thèse sapos;intéresse ainsi à lapos;utilisation de ces réseaux à des fins de navigation robotique autonome, avec les contraintes embarquées impliquées: consommation, ressources matérielles de calcul et de mémorisation limitées. Le contexte de navigation impliquera dapos;élargir des travaux entamés autour de versions incrémentales de ces réseaux de neurones. Lapos;étudiant aura à charge de proposer et concevoir des mécanismes algorithmiques, logiciels et matériels innovants permettant dapos;envisager lapos;exécution de NeRFs en temps réels pour la navigation robotique autonome.

Profil du candidat : Master 2 en informatique/électronique - spécialité en IA et/ou en système embarqué