INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les résultats et analyses de ces tests sur les échantillons S1 à S4 sont illustrés en ; cette représente plus particulièrement la concentration en vitamine D3 pour chacun des échantillons S1, S2, S3 et S4 après 8 heures d’exposition.
Le premier test (échantillon S1) porte sur un traitement UV sur des larves de Tenebrio Molitor vivantes.
On prévoit dans ce premier test un traitement UV sur ces larves vivantes comme proposé dans le document WO2019229332 A1. L’unique différence est qu’ici, on quantifie la concentration de vitamine D3 directement sur des larves fraiches congelés au préalable.
Dans ce premier exemple, la distance de la lampe UV au-dessus des larves vivantes est de 20 cm avec les caractéristiques suivantes de l’ampoule : 25W ; 10% UVB, Exo Terra ; irradiance moyenne : 74.1 µW/cm² ; Température moyenne : 31.8°C.
En relation avec la , on décrit ci-après plus en détail le fonctionnement du module d’optimisation 36 qui vise principalement à rendre adaptatif le dispositif 18 de linéarisation, par prédistorsion numérique selon la présente invention afin d’adapter facilement, et notamment quasiment en temps réel, voire directement en temps réel, la linéarisation en présence d’un changement de fonctionnement de l’amplificateur de puissance considéré ou en présence d’un changement de contexte d’utilisation, ce qui est actuellement peu aisé avec les techniques de linéarisation actuelles qui ne fournissent un résultat optimal que pour un cas (i.e. une configuration) d’utilisation particulier, et nécessitent un lourd réapprentissage en temps, données d’apprentissage et en ressources pour réoptimiser le ou les réseaux de neurones associé à la prédistorsion numérique d’un amplificateur de puissance, en cas de changement de fonctionnement de l’amplificateur de puissance considéré ou en présence d’un changement de contexte d’utilisation.
Pour ce faire, comme illustré sur la , et tel qu’indiqué précédemment, le module d’optimisation 36 est configuré pour mettre en œuvre chaque méta-apprentissage à partir d’un ensemble de données de fonctionnement de l’amplificateur de puissance, chaque méta-apprentissage comprenant une pluralité de tâches de prédiction distinctes T 1 , T 2 , …T N-1 et T N respectivement associées à des groupes de données de fonctionnement et de métadonnées distincts de l’ensemble de données, les groupes distincts étant représentatifs de cas distincts d’utilisation de l’amplificateur de puissance.
En particulier, sur la chaque tâche de prédiction T 1 , T 2 , …T N-1 et T N est notamment associée à B symboles OFDM distincts par exemple, lorsque l’émetteur radiofréquence est par exemple un émetteur OFDM, avec B un nombre entier de symboles OFDM associés à une valeur distincte, d’une tâche de prédiction à une autre, caractérisant une variation de comportement de l’amplificateur de puissance 20, une telle variation étant par exemple associée à une température d’utilisation particulière, un courant et/ou une tension d’alimentation propre(s), une adaptation de l’antenne d’émission, une pression d’utilisation, ou une combinaison d’au moins deux de ces facteurs, variation se traduisant alors théoriquement par une variation du facteur p de transition (de l’anglais knee factor ) du modèle théorique de Rapp tel qu’exprimé précédemment à l’aide de l’équation (3).
Le méta-apprentissage mis en œuvre spécifiquement par le module d’optimisation 36 vise à « apprendre à apprendre » (de l’anglais learn to learn ) à chacun des réseaux de neurones 32 et 34, précédemment décrits et dédiés respectivement à la linéarisation en amplitude et en phase de l’amplificateur de puissance 20, à s’adapter en cas de changement de fonctionnement de l’amplificateur de puissance considéré ou en présence d’un changement de contexte d’utilisation, et ce à l’aide d’un apprentissage utilisant la pluralité de tâches distinctes (configuration d’utilisation) précédemment décrites, alors que les techniques d’apprentissage conventionnelles basées sur une optimisation « mono-cas » ou « mono-contexte d’utilisation » sont actuellement impropres à fournir simplement et rapidement une telle adaptation, ce qui entraine une consommation d’énergie inadaptée.
A l’inverse, selon la présente invention, notamment pendant une étape 40 d’apprentissage hors ligne, le module d’optimisation 36 est propre à « apprendre à apprendre » par méta-apprentissage, à chacun des réseaux de neurones 32 et 34, les poids spécifiques associés respectivement à chaque tâche de prédiction (i.e. à chaque fonctionnement et/ou contexte d’utilisation de l’amplificateur de puissance, encore également appelée configuration d’utilisation de l’amplificateur de puissance 20).
Par exemple, les poids spécifiques w 1 sont appris pour la tâche de prédiction T 1 , les poids spécifiques w 2 sont appris pour la tâche de prédiction T 2 , …, puis les poids spécifiques w n-1 sont appris pour la tâche de prédiction T N-1 , et enfin les poids spécifiques w N sont appris pour la tâche de prédiction T N , poids spécifiques que le module d’optimisation 36 transforme (i.e. généralise) en un seul ensemble de poids génériques w g d’initialisation conformément au concept de méta-apprentissage.
De tels poids génériques w g d’initialisation sont ensuite directement utilisés, notamment lors d’une étape 42 d’adaptation en ligne, pour être adaptés en poids optimaux w opt au cas d’utilisation courant de l’amplificateur de puissance 20 associé cette fois à la tache de prédiction T t à l’instant t pour application à un signal radiofréquence 44 par le dispositif 18 de linéarisation par prédistorsion numérique, préalablement à l’action de l’amplificateur de puissance 20 pour générer un signal 46 amplifié en puissance.
Autrement dit, le méta-apprentissage mis en œuvre spécifiquement selon la présente invention pour configurer un dispositif 18 de linéarisation par prédistorsion numérique d’amplificateur de puissance 20 permet de partir d’un ensemble de poids génériques w g initiaux obtenus au cours d’un apprentissage multi-configurations d’utilisation de l’amplificateur de puissance 20, et mis en œuvre avantageusement hors ligne (i.e. de l’anglais off line ), pour être adapté ensuite, en ligne (i.e. de l’anglais online ), en un ensemble de poids optimaux w opt aux seules données associées à la configuration d’utilisation courante de l’amplificateur de puissance 20, ce qui permet une adaptation rapide à partir d’un ensemble T t de données limitées, contrairement aux techniques de linéarisation actuelles, à base de réseau(x) de neurones, optimales pour une unique configuration d’utilisation et impropres à s’adapter rapidement à un changement de configuration.
Selon un aspect particulier optionnel, le module d’optimisation 36 est configuré pour mettre en œuvre, selon un deuxième exemple, un méta-apprentissage des poids du premier réseau de neurones 32, et/ou un méta-apprentissage des poids du deuxième réseau de neurones 34, en utilisant un méta-apprentissage agnostique au modèle de réseau(x) de neurones utilisé(s) MAML (de l’anglais Model-Agnostic Meta-Learning ) propre à permettre une généralisation et une adaptation rapide des réseaux de neurones et tel qu’introduit par C. Finn et al. dans le document intitulé « Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of deep Networks ».
Un tel méta-apprentissage MAML a pour but de déterminer les meilleurs poids d’initialisation de chaque réseau de neurones 32 et 34 utilisés pour une inférence ultérieure sur l’ensemble de donnée T t . Compte-tenu de cet objectif un tel méta-apprentissage fournit un initialiseur optimisé, alors que dans l’apprentissage conventionnel les poids de réseau(x) de neurones sont généralement initialisés aléatoirement, ce qui est propre à ralentir la convergence et à conduire à une mauvaise généralisation.
En appliquant le méta-apprentissage MAML à la représentation de la , un tel méta-apprentissage MAML est propre à comprendre deux étapes principales correspondant d’une part à l’étape 40 d’apprentissage, notamment hors ligne, permettant la détermination des meilleurs poids initiaux w g de chacun des réseaux de neurones 32 et 34, et d’autre part à l’étape 42 d’adaptation, notamment en ligne, permettant de converger vers les poids w opt adaptés au cas d’utilisation courant.
Autrement dit, selon la présente invention, le module d’optimisation 36 est configuré pour mettre en œuvre le méta-apprentissage du premier réseau de neurones 32, et le méta-apprentissage du deuxième réseau de neurones 34, en utilisant :
- à partir d’une première partie dudit ensemble de données préalablement obtenue, une méta-initialisation 40 du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones, fournissant au préalable une initialisation des poids initiaux du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones ;
- à partir desdits poids initiaux et d’une deuxième partie dudit ensemble de données correspondant au cas d’utilisation courant de l’amplificateur de puissance, une méta-adaptation 42 des poids initiaux en poids optimaux du premier réseau de neurones, respectivement du deuxième réseau de neurones.
Plus précisément, en prenant en exemple le cas particulier d’utilisation d’un méta-apprentissage MAML, chaque tâche de prédiction est caractérisée par deux sous-ensembles de données distincts, à savoir un sous-ensemble de données d’entrainement (i.e. d’apprentissage), et un sous-ensemble de données test, chaque tâche de prédiction , avec , comme indiqué précédemment, étant associée à une variation de comportement de l’amplificateur de puissance 20 qui lui est propre, une telle variation étant par exemple associée à une température d’utilisation particulière, un courant et/ou une tension d’alimentation propre(s), une adaptation de l’antenne d’émission, une pression d’utilisation, ou une combinaison d’au moins deux de ces facteurs, variation se traduisant alors théoriquement par une variation du facteur p de transition (de l’anglais knee factor ) du modèle théorique de Rapp tel qu’exprimé précédemment à l’aide de l’équation (3).
A titre d’exemple explicatif, pour déterminer les solutions de l’équation où et correspondent respectivement à l’amplitude et à la phase, en utilisant un méta-apprentissage MAML, il est possible d’apprendre à partir de tâches de prédiction multiples , paramétrées par des valeurs distinctes de et , chaque tâche de prédiction , consistant à retrouver à partir de avec différentes amplitudes et différentes phases.
En d’autres termes, l’invention propose un procédé et un système permettant à un utilisateur quelconque de capturer et d’envoyer de manière sécurisée des médias numériques représentatifs d’un fait juridique, sans possibilité d’y accéder ni de les modifier, à un tiers de confiance, tel qu’un Huissier de Justice, un expert d’un métier, une personne avec une compétence de juger la conformité, un solution par l’intelligence artificielle permettant de vérifier la conformité, pour que ce dernier puisse en attester la réception, l’absence de modification, l’horodatage et la géolocalisation.
Dans la présente invention, le média numérique (ou « digital media » en anglais) peut être une ou des photos (qui sont des prises de vues numériques individuelles), ou des vidéos (qui sont des suites de prises de vues), prises par un appareil de capture muni d’une caméra numérique, tel qu’un smartphone, une tablette numérique, un ordinateur portable, une montre électronique, etc.
Un média numérique dans le cadre de l’invention peut également être une prise de vue en trois dimensions, par exemple constituée par un ensemble de données de distance entre l’appareil et la cible (le fait juridique) obtenue par un capteur de distance, de préférence un scanner LIDAR (pour « light detection and ranging » ou « laser detection and ranging » en anglais, soit en français « détection et estimation de la distance par la lumière » ou « par laser »).
Plus précisément, l’invention a pour objet un procédé de certification par un tiers de confiance de médias numériques représentatifs d’un fait juridique, capturés par un utilisateur au moyen d’un appareil de capture de médias numériques, tels que des photos ou des vidéos, l’appareil étant muni d’une caméra numérique, d’une bibliothèque native de stockage de médias numériques, d’une interface homme/machine, et d’un émetteur/récepteur apte à transmettre les médias numériques à au moins un serveur distant via un réseau de télécommunication. Le procédé se caractérise en ce qu’il comprend les étapes suivantes : a) créer une mémoire dédiée dans l’appareil, différente de la bibliothèque native et inaccessible à l’utilisateur, pour traiter et/ou stocker des médias numériques à certifier, et interdire l’enregistrement des médias numériques dans la bibliothèque native de l’appareil de capture ; b) afficher sur l’interface une commande d’activation pour débuter une action de certification ; c) lorsque la commande d’activation a été sélectionnée par l’utilisateur, requérir la prise d’au moins une, de préférence au moins deux, avantageusement au moins trois prises de vues du fait juridique par l’utilisateur, pour créer au moins un média numérique à certifier ; d) générer un fichier à certifier comprenant ledit au moins un média numérique à certifier, un horaire de prise de vue dudit au moins un média numérique à certifier et des coordonnées géographiques de l’appareil à l’horaire de prise de vue ; e) si une connexion au réseau de télécommunication ne peut être établie, stocker temporairement pendant une durée prédéterminée le fichier à certifier dans la mémoire dédiée inaccessible à l’utilisateur, et, si une connexion au réseau de télécommunication peut être établie, transmettre le fichier à certifier au serveur de stockage distant via le réseau de télécommunication ; g) transmettre le fichier à certifier comprenant ledit au moins un média numérique à certifier à un tiers de confiance pour certification ; h) émettre et enregistrer sur le serveur distant un procès-verbal de certification si ledit au moins un média numérique est certifié, ou émettre et transmettre à l’utilisateur un avertissement de non-certification si ledit au moins un média numérique n’est pas certifié.
Grâce à la mémoire dédiée et à l’interdiction de l’enregistrement des prises de vue dans la bibliothèque native, on crée un lien direct entre l’objectif de la caméra de l’appareil de capture et le serveur distant auquel accède le tiers de confiance, sans que l’utilisateur ne puisse interférer. En outre, l’horodatage et les coordonnées de géolocalisation insérés automatiquement assurent le traçage et le suivi des prises de vue et certifient le lieu des prises de vue. Enfin, en obligeant des prises de vue selon des valeurs d’agrandissement différentes, on assure une contextualisation du fait juridique et on peut s’assurer, en comparant les prises de vue, qu’il n’y a pas eu de modifications desdites prises de vue, ce qui renforce encore l’intégrité du procédé.
L’invention a également pour objet un système de certification par un tiers de confiance de médias numériques représentatifs d’un fait juridique, comprenant au moins un serveur distant programmé pour communiquer via un réseau de télécommunication avec au moins un appareil de capture de médias numériques d’un utilisateur, l’appareil de capture étant muni d’une caméra numérique, d’une bibliothèque native de stockage des médias numériques capturés accessible par l’utilisateur, d’une interface homme-machine, et d’un émetteur/récepteur apte à transmettre les médias numériques audit serveur distant, caractérisé en ce que : - l’appareil de capture comprend une mémoire dédiée distincte de la bibliothèque native, inaccessible à l’utilisateur, pour traiter et/ou stocker des médias numériques à certifier ; et en ce que - l’appareil de capture et le serveur sont programmés pour mettre en œuvre le procédé précédent.
D'autres caractéristiques de l'invention seront énoncées dans la description détaillée ci-après faite en référence aux figures annexées, données à titre d'exemple, et qui représentent, respectivement :
, une vue schématique d’un système de certification selon l’invention ; et
, un diagramme fonctionnel du procédé de certification selon l’invention.
La illustre un système de certification 100 pour la mise en œuvre du procédé de certification selon l’invention.
Le système 100 comprend au moins un serveur distant 101 programmé pour communiquer via un réseau de télécommunication 102 avec au moins un appareil 103 de capture de médias numériques d’un utilisateur U.
L’appareil de capture 103 est muni d’une caméra numérique (non illustrée) qui permet la capture de prises de vue soit sous forme de photos (prises de vues individuelles) soit sous forme de vidéo (suite de prises de vues).
Dans un mode de réalisation avantageux décrit ultérieurement, l’appareil de capture 103 peut être muni d’un capteur de distance permettant la capture de prises de vue en trois dimensions comprenant des données de distance entre l’appareil et la cible, c’est-à-dire, dans l’utilisation concernée par la présente invention, d’un fait juridique.
L’appareil de capture 103 est avantageusement un smartphone, une tablette ou un ordinateur portable du commerce, sur lequel a été installée une application informatique permettant la mise en œuvre du procédé selon l’invention.
Selon un mode de réalisation, la distance entre les liaisons des deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une paire donnée de câbles sont distantes l’une de l’autre d’une distance égale à la distance séparant les premières extrémités des brins de câbles de la paire de câbles associée.
Selon un mode de réalisation, dans une position suspendue de la plateforme mobile, les brins de câbles d’une paire donnée de câbles sont parallèles. De préférence, chacune des premières et deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une même paire de câbles sont disposées de sorte à former un parallélogramme associé. Dans une telle configuration, les premières et deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une même paire de câbles forment chacun un des angles du parallélogramme associé et deux des côtés parallèles étant portés par les brins de câbles associés. Seule la variation de longueur desdits brins de câbles variant concomitamment pour les deux brins de câble d’une même paire permet de commander le déplacement de la plateforme. Un tel arrangement des paires de câbles en parallélogramme permet d’améliorer encore la stabilité de la plateforme durant les phases d’inspection. Les parallélogrammes permettent ainsi de contraindre les rotations de la plateforme mobile.
Selon un mode de réalisation, dans une position suspendue de la plateforme mobile, chaque câble du robot parallèle à câbles comporte un brin de câble secondaire configuré pour être tendu entre la deuxième extrémité du brin de câble associé et une troisième extrémité du brin secondaire liée à la structure fixe dans l’espace, les brins de câbles secondaires d’une paire donnée de câbles étant de préférence sensiblement parallèles.
Selon un mode de réalisation, dans une position suspendue de la plateforme mobile, les deuxièmes extrémités des brins de câbles de la paire de câbles donnée sont décalées verticalement l’un de l’autre et sont décalées horizontalement l’un de l’autre, le décalage vertical et le décalage horizontal des deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une paire de câbles donnée étant de préférence égaux. Lorsque le décalage vertical et le décalage horizontal des deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une paire de câbles donnée sont égaux, on obtient une configuration dans laquelle les deux extrémités sont situées dans un même plan vertical et situées sur une droite orientée à 45 degrés par rapport à un plan horizontal.
Selon un mode de réalisation, pour des brins de câbles d’une paire de câbles donnée, le décalage vertical des premières extrémités est égal au décalage vertical des secondes extrémités et le décalage horizontal des premières extrémités est égal au décalage horizontal des secondes extrémités. De cette manière, la disposition sur la plateforme mobile des premières extrémités des brins de câbles d’une paire de câbles donnée respecte la disposition des deuxièmes extrémités des brins de câbles de la même paire de câbles donnée, en pratique des poulies. On notera que dans la configuration particulière où les décalages verticaux et horizontaux des premières et des deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une paire de câbles donnée sont tous égaux en valeur absolue, on obtient une configuration dans laquelle le parallélogramme associé à la paire de câbles donné est situé dans un plan orienté à 45 degrés par rapport à un plan horizontal. De préférence chacune des paires de câbles présente une telle configuration dans laquelle les décalages verticaux et horizontaux des premières et deuxièmes extrémités des brins de câbles de l’une des paires de câbles donnée sont égaux, et donc l’ensemble des parallélogrammes associés aux paires de câbles données sont situés chacun dans un plan de travail associé orienté à 45 degrés par rapport à un plan horizontal .
Selon un mode de réalisation, l’une au moins des deuxièmes extrémités des brins de câbles d’une paire de câbles donnée est reliée à la structure fixe par au moins un mécanisme d’amortissement, de préférence chacune des deuxièmes extrémités des brins de câbles de la paire de câbles donnée est reliée à la structure fixe par au moins un mécanisme d’amortissement.
Selon un mode de réalisation, les ensembles d’enroulement sont situés chacun au voisinage du sol sur laquelle repose la structure fixe. De cette manière l’entretien des ensembles d’enroulement est facilité. Le poids des ensembles d’enroulement participe également à améliorer la stabilité de la structure fixe.
Selon un mode de réalisation, chaque ensemble d’enroulement est mû par au moins un moteur, de préférence un unique moteur, pour motoriser un arbre de rotation portant au moins un des deux tambours, de préférences les deux tambours, d’une même paire de câbles donnée. La rotation de l’arbre portant les tambours dans un sens ou dans l’autre permet l’enroulement ou respectivement le déroulement des câbles. Le moteur est de préférence associé à un réducteur, pour former un motoréducteur. En d’autres termes, chacun des moteurs ou motoréducteur entraine en rotation deux tambours associés. Bien entendu, même si l’ensemble d’enroulement est mû par un unique moteur, il peut être prévu un second moteur ou motoréducteur de sécurité, par exemple situé à une extrémité opposée du moteur ou motoréducteur d’entrainement principal par rapport à l’arbre de rotation, et qui est actionné seulement en cas de défaillance du moteur d’entrainement principal. Grâce à une telle configuration, avec un moteur par paire de câbles, il est possible de diviser par deux le nombre de moteurs par rapport au nombre de câbles données, regroupés ici par paires. Avec un robot parallèle configuré par quatre paires de câbles, les quatre moteurs sont utilisés pour commander les mouvements de la translation de la plateforme mobile.
Selon un mode de réalisation, la structure fixe comprend des mâts démontables configurés pour être dressés verticalement en position déployée, et supporter chacun l’une au moins des structures de suspension.