INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Une représentation d’images au sens de la présente invention, c’est-à-dire représentable sous une forme tensorielle, peut donc inclure au plus simple une vidéo à N = 3 dimensions, dans laquelle les deux premières dimensions sont spatiales et la troisième temporelle. Mais elle peut aussi en variante inclure une image tridimensionnelle, une image avec couleurs, des données d’imagerie plus complexes à trois dimensions spatiales, une dimension temporelle et au moins une dimension modale, ou même plus généralement des données issues de capteurs multiples, des données d’industrie chimique ou biologique telles que celles par exemple évoquées dans l’article de Sun et al, intitulé « Opportunities in tensorial data analytics for chemical and biological manufacturing processes », publié dans Computer & Chemical Engineering, volume 143, le 5 décembre 2020, etc.
Une représentation d’images au sens de la présente invention peut également inclure des résultats d’analyse statistique d’un ensemble de données multivaluées complexes, par exemple issus d’une analyse de réseaux sociaux ou biologiques par modèles bayésiens de facteurs latents. Les moments observables d’ordres inférieurs issus d’une telle analyse statistique sont représentables quantitativement et visuellement sous la forme d’une telle représentation d’images et donc sous forme tensorielle, comme par exemple expliqué dans l’article de Anandkumar et al, intitulé « Tensor decompositions for learning latent variable models », publié dans Journal of Machine Learning Research, volume 15 (août 2014), pages 2773-2832.
Une représentation d’images au sens de la présente invention peut également inclure des paramètres de modélisation de données d’observation (images, sons, …) en apprentissage profond (de l’anglais « deep learning ») tels que les poids d’une couche de convolution d’un réseau de neurones convolutif ou profond. Ces paramètres sont eux aussi représentables quantitativement sous la forme d’une telle représentation d’images et donc sous forme tensorielle, comme par exemple expliqué dans l’article de Wang et al, intitulé « CPAC-Conv: CP-decomposition to approximately compress convolutional layers in deep learning », publié sur Internet dans arXiv preprint arXiv:2005.13746v1, le 28 mai 2020.
Une représentation d’images au sens de la présente invention peut également inclure des paramètres de modélisation multimodale de données d’observation (images, sons, …), par exemple en reconnaissance faciale, par analyse multilinéaire d’un ensemble d’observations combinant de multiples modes d’acquisition. Les résultats de cette analyse sont eux aussi représentables quantitativement sous la forme d’une telle représentation d’images et donc sous forme tensorielle, comme par exemple expliqué dans l’article de Alex et al, intitulé « Multilinear analysis of image ensembles: TensorFaces », publié dans Proceedings of European Conference on Computer Vision, pages 447-460, le 29 avril 2002.
Une représentation d’images au sens de la présente invention peut également inclure des paramètres de modélisation d’un problème de récupération, par au moins une antenne de télécommunication, de signaux radiofréquence supposés vectoriels d’un nombre prédéfini d’utilisateurs. Ces paramètres sont eux aussi représentables quantitativement sous la forme d’une telle représentation d’images et donc sous forme tensorielle, comme par exemple expliqué dans l’article de Decurninge et al, intitulé « Tensor-based modulation for unsourced massive random access », publié dans IEEE Wireless Communications Letters, volume 10(3), pages 552-556, le 11 novembre 2020. Autant de composantes principales sont alors à extraire que d’antenne(s) réceptrice(s) formant le cas échéant une méta-antenne.
Dans l’article précité de Anandkumar et al, l’extraction de composante(s) principale(s) se fait par décomposition tensorielle selon une méthode de la puissance itérée sur le tenseur. Mais cette méthode de convergence par itérations successives est très sensible au bruit tensoriel et ne converge pas correctement dès qu’il devient important. Les auteurs ont par ailleurs considéré que la convergence est soumise à une forte corrélation entre la ou les composante(s) principale(s) recherchée(s) et l’initialisation de la décomposition tensorielle. Dans ces conditions, la convergence est rapide et le nombre n iter d’itérations est logarithmique en fonction d’une valeur V représentative de la taille du tenseur qui peut par exemple être considérée comme égale à . Notamment, , constituant alors une limite théorique maximale du nombre d’itérations à envisager pour la méthode de la puissance itérée. Cette limite théorique est établie et justifiée mathématiquement dans l’article de Wang & Anandkumar, intitulé « Online and differentially-private tensor decomposition », publié dans Proceedings of 29th Conference on Neural Information Processing Systems, Barcelone (ES) le 15 décembre 2016. Mais dès que les conditions précitées ne sont pas réunies, ce qui est en réalité souvent le cas, la méthode enseignée dans le document Anandkumar et al ou Wang & Anandkumar ne fonctionne pas.
Dans l’article précité de Wang et al, l’extraction de composante(s) principale(s) se fait par décomposition tensorielle selon une méthode CANDECOMP/PARAFAC (CP) qui consiste à approcher le tenseur par une somme de tenseurs de rang 1. Cela revient à ramener la méthode d’extraction à une recherche de composante(s) principale(s) dans des structures matricielles. Bien évidemment, la méthode de la puissance itérée fonctionne très bien en contexte matriciel, mais l’approximation faite au départ éloigne la méthode d’une solution optimale prenant bien en compte la structure tensorielle des données. Cette méthode est alors elle aussi très sensible au bruit tensoriel de données difficiles.
Dans l’article précité de Alex et al, l’extraction de composante(s) principale(s) se fait par une méthode connue sous le nom de décomposition de Tucker qui consiste à approcher le tenseur initial par un tenseur noyau de dimensions plus petites relié à des matrices fibres. Cette décomposition est principalement utilisée pour la compression de tenseur en analyse de données par modèles de facteurs latents lorsque les relations entre ces facteurs latents sont connues. Elle fonctionne très bien en théorie dans des données non bruitées, mais voit ses performances s’effondrer en conditions réelles d’acquisition de données parfois fortement bruitées.
Bien d’autres méthodes sont enseignées dans l’état de la technique pour traiter l’extraction de composante(s) principale(s) dans une structure tensorielle, telles que par exemple les méthodes de dépliage (de l’anglais « unfolding methods ») ou les méthodes par homotopie (de l’anglais « homotopy based methods »), mais elles échouent toutes en pratique dans des contextes de données difficiles, i.e. fortement bruitées, ou au mieux requièrent des temps de traitement évoluant exponentiellement avec la taille des données.
Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de traitement d’images par extraction de composante(s) principale(s) qui permette de s’affranchir d’au moins une partie des problèmes et contraintes précités.
Il est donc proposé un procédé de traitement d’images par extraction d’au moins une composante principale d’une représentation d’images à N dimensions, où N ≥ 3, comportant : un enregistrement de la représentation d’images sous la forme d’un tenseur à N dimensions présentant des longueurs vectorielles n i , où 1 ≤ i ≤ N, dans ses N dimensions respectives ; une génération aléatoire de n init composantes tensorielles initiales, où n init ≥ 2 ; n init exécutions d’une méthode de convergence par itérations successives sur le tenseur en partant respectivement des n init composantes tensorielles initiales et en appliquant au moins n iter itérations, où n i ter ≥ 2, pour l’obtention par convergence de n init composantes tensorielles finales ; une extraction de ladite au moins une composante principale par sélection de l’une des n init composantes tensorielles finales ; comportant en outre : une analyse des dimensions du tenseur pour obtenir une valeur V représentative de sa taille à partir des N longueurs vectorielles ni ; une détermination du nombre n iter d’itérations de telle sorte qu’il soit supérieur ou égal à V et soit polynomial en V.
De façon connue en soi, définir que est polynomial en V signifie qu’il existe une fonction polynomiale F, c’est-à-dire du type , telle que .
Ainsi, en augmentant singulièrement le nombre n iter d’itérations dans chaque exécution de la méthode de convergence choisie, il a été remarqué que de façon surprenante, même lorsque aucune convergence ne semble s’amorcer avant la limite de itérations, c’est-à-dire lorsque la corrélation entre la ou les composante(s) principale(s) recherchée(s) et l’initialisation de la décomposition tensorielle n’est pas assurée et semble ne pas vouloir apparaître à cause d’un bruit élevé, celle-ci finit par se produire en un nombre d’itérations supérieur ou égal à V et polynomial en V. Des résultats expérimentaux montrent même qu’elle se produit soudainement, au bout d’un certain nombre d’itérations supérieur à la limite théorique imposée par l’état de la technique, avec une amélioration remarquable par rapport aux algorithmes de l’état de la technique. Ce résultat surprenant et contre-intuitif illustre une certaine déambulation dans l’espace des composantes tensorielles avant une convergence finalement tardive mais soudaine et de probabilité élevée vers la composante principale recherchée. Ainsi, la convergence du procédé proposé s’avère puissante et statistiquement indépendante de l’initialisation. Ce nouveau mécanisme de convergence observé expérimentalement est radicalement différent de ce qui est généralement enseigné par la compréhension théorique des méthodes de convergence connues, telles que la méthode de la puissance itérée tensorielle par exemple, et d’autant plus surprenant qu’il révèle finalement une participation importante du bruit dans la récupération du signal, ce bruit déclenchant et assistant la convergence.
D’autre part, le stockeur doit être agencé pour qu’un véhicule pris en charge soit immédiatement remplacé, sur l’emplacement de prise en charge, par un nouveau véhicule disponible et qu’un véhicule déposé après usage soit immédiatement introduit et rangé dans une case de stockage afin de permettre le dépôt d’un nouveau véhicule après usage.
Pour résoudre de tels problèmes, le brevet N° 06 01848 cité plus haut décrit un garage vertical du type à Noria décrit, par exemple, dans le brevet très ancien FR N° 664 603 et qui comporte un grand nombre de cases de rangement suspendues à un lien sans fin tendu entre deux plateaux écartés de façon à former deux colonnes verticales, respectivement ascendante et descendante passant devant une plateforme de manutention placée au niveau du sol et comportant, sur un coté d’entrée, un emplacement de dépôt d’un véhicule pouvant s’ouvrir sur une case de rangement libre passant à ce niveau et, sur un coté de sortie, un emplacement de prise en charge d’un nouveau véhicule disponible venant d’une case de rangement amenée à ce niveau.
De plus, le stockeur est équipé de mécanismes automatisés permettant d’introduire dans la case d’entrée un véhicule déposé après usage , pour le transférer dans une case de rangement libre et, inversement, après enlèvement du véhicule disponible à la sortie, de faire venir au niveau de manutention un nouveau véhicule disponible pour le faire passer dans la case de sortie puis le transférer ensuite sur l’emplacement de prise en charge.
Cependant, les mécanismes à Noria sont assez encombrants et l’on a aussi imaginé de réaliser les déplacements des véhicules au moyen d’automatisme à mouvement verticaux et horizontaux dans un stockeur de type vertical comprenant, comme le montre la ci-jointe, deux colonnes de cases de rangement 10 disposées en plusieurs niveaux superposés, à l’intérieur d’un bâtiment 1 en forme de tour, de part et d’autre d’une colonne centrale 11 dans laquelle peut se déplacer une plateforme automatique à mouvement verticaux et horizontaux 12 actionnée par un mécanisme 13.
Au niveau du sol est aménagé un étage de manutention 2 comportant, sur un coté du bâtiment 1, un emplacement 21 de dépôt, après usage, d’un véhicule V1 et, sur l’autre coté, un emplacement 22 de prise en charge d’un véhicule disponible V2.
L’emplacement de dépôt 21 communique avec une case d’entrée 14 s’ouvrant sur la colonne d’ascenseur 11 qui, de l’autre coté, communique avec une case de sortie 15 s’ouvrant sur l’emplacement de prise en charge 22.
Divers mécanismes peuvent être utilisés pour commander les déplacements des véhicules à l’intérieur du stockeur.
Par exemple, dans chacune des deux cases d’entrée 14 et de sortie 15, ainsi que dans les cases de rangement 10, le véhicule V peut être déposé sur un plateau 3 équipé d’un mécanisme, symbolisé en 31, de commande du déplacement longitudinal, dans un sens ou dans l’autre, du véhicule. Et il en est de même sur la plateforme élévatrice 2.
De la sorte, un véhicule V1 restitué sur l’emplacement de dépôt 21 et avancé sur le plateau 3 de la case d’entrée 14 peut être pris en charge, successivement, par les mécanismes de déplacement longitudinal correspondants 31 des divers plateaux 3 pour passer, d’abord, sur la plateforme automatique à mouvement verticaux et horizontaux 12 qui le fait monter, ensuite, jusqu’au niveau d’une case de stockage libre portant un plateau 3 sur lequel ce véhicule est introduit par le mécanisme 31 de déplacement longitudinal équipant la plateforme élévatrice 12.
Inversement, après enlèvement, par un usager, du véhicule V2 placé sur l’emplacement de prise en charge 15, un nouveau véhicule disponible est avancé sur la plateforme automatique à mouvement 12 placée préalablement à ce niveau et celle-ci redescend au niveau de manutention 2, le véhicule ainsi transporté pouvant, alors, être introduit dans la case de sortie 15 puis, avancé sur l’emplacement de prise en charge 22.
Grâce à un ensemble de tels stockeurs automatisés répartis sur tout le territoire, à proximité de certaines stations du réseau de transport, les personnes estimant nécessaire l’usage d’une automobile dans l’agglomération pour y effectuer plusieurs déplacements, pourront laisser leur voiture personnelle au stockeur et prendre les transports en commun pour se rendre en ville où ils seront assurés de trouver immédiatement, à la sortie d’une station, un véhicule électrique disponible avec lequel ils effectueront leurs divers déplacements et qu’ils pourront déposer sans perte de temps, éventuellement dans un autre stockeur, à proximité d’une autre station du réseau.
Le système de partage décrit dans le brevet antérieur permet, donc, de réduire le nombre de véhicules privés circulant en ville, en les remplaçant par des véhicules électriques moins polluants.
Cependant, le nombre de véhicules circulant en ville ne dépend pas seulement des besoins occasionnels de déplacement des habitants.
En effet, à cause du coût du foncier et des frais de fonctionnement, les entreprises industrielles ou commerciales ont été amenées à se regrouper dans des zones d’activités mieux équipées, qui peuvent être relativement éloignées des zones résidentielles et doivent, donc, être pourvues d’aires de parking importantes où restent garées, pour la journée, les voitures personnelles des employés. Il en résulte, au moins à certaines heures, une circulation importante en ville, avec des encombrements qui augmentent la pollution.
D’autre part, au cours d’une journée de travail, les activités d’une entreprise nécessitent la circulation de nombreux véhicules servant à la livraison ou la réception des commandes ou bien pour les déplacements du personnel entre divers établissements.
Or, l’inventeur s’est avisé qu’un ensemble de stockeurs du type décrit dans son brevet précédent permettrait d’organiser rationnellement une telle mobilité, afin de réduire le nombre de véhicules en circulation.
Comme indiqué plus haut, de nombreuses entreprises industrielles, tertiaires ou commerciales sont souvent regroupées dans des zones d’activités plus ou moins éloignées des quartiers résidentiels où se trouvent la plupart des habitations, comme le centre de l’agglomération, des quartiers plus agréables, ou bien des zones de regroupement d’immeubles collectifs.
A titre d’exemple, le schéma de la montre une zone Z1 comprenant des ateliers et bureaux 82 d’une entreprise industrielle importante et une zone Z2 regroupant les locaux 83 d’un certain nombre de petites ou moyennes entreprises.
A proximité de la zone Z1 ou à l’intérieur de celui-ci ont été installés un ou plusieurs stockeurs T1 dans lesquels peuvent être stockés un nombre de véhicules en rapport avec l’importance de l’effectif de l’entreprise. De même, la zone Z2 regroupant plusieurs entreprises ou commerces, est équipée d’un ou plusieurs stockeurs T2 fournissant une quantité de places de stockage de véhicules en rapport avec le nombre de personnes travaillant dans cette zone.
Si la zone Z1 de l’entreprise, ou la zone Z2, se trouve à proximité d’une gare G1, G2 du réseau de transport en commun, les employés ayant accès à ce réseau peuvent l’utiliser pour venir travailler mais les trains sont souvent surchargés à certaines heures, ce qui conduit certaines personnes à utiliser leur voiture personnelle.
L’invention permet de résoudre cet inconvénient et, ainsi, de réduire la pollution résultant des transports.
En effet, un employé habitant, par exemple, en P1 dans le centre de la ville peut utiliser une seule fois le réseau de transport, à partir d’une station C1 placée à proximité de son domicile, pour se rendre à une gare G1, G2 desservant la zone Z1 ou Z2. Cependant, au lieu de reprendre les transports en commun pour rentrer à son domicile en fin de journée, il peut prendre en charge une voiture électrique partagée, à la sortie de l’un des garages T1, T2 voisins de la Zone Z1, Z2 ou, même, placés à l’intérieur de celle-ci et il utilise cette voiture pour rentrer à son domicile. Il dépose, alors, la voiture à l’entrée d’un stockeur (garage) de rangement T3 placé, par exemple, près de la station C1 proche de son domicile où il passe la nuit. Le lendemain, il peut prendre à la sortie du stockeur voisin T3 une voiture disponible (différente de celle qu’il avait déposée la veille) pour se rendre à la zone Z1, Z2, de son entreprise où il peut déposer la voiture dans l’un des garages T1, T2 situés à proximité. A la fin de sa journée de travail, le même employé revient au stockeur pour y prendre une nouvelle voiture partagée qu’il déposera au garage T3, près de son domicile.
Dans les banlieues éloignées du centre-ville, le foncier est moins onéreux et il est possible d’aménager des parkings 84 à proximité des gares G4 du réseau de transport régional qui sont équipées, chacune, d’un stockeur T4 de rangement de véhicules électriques partagés.
De même, il est possible de construire un certain nombre de stockeurs T5 de stockage de véhicules électriques partagés, dans les régions éloignées du centre et non desservies par les transports en commun, chaque stockeur T5 étant proche d’un espace de parking 85.
Ainsi, un employé habitant, par exemple, en P2 dans une région où se trouve une gare G4 du réseau régional, pourra se rendre à cet endroit avec sa voiture personnelle pour garer celle-ci sur le parking 84 et, au lieu de prendre un train de transport régional, il pourra trouver au stockeur T4 un véhicule partagé qu’il déposera dans un stockeur T1, T2 de la zone d’activité Z1, Z2 où il trouvera, à la fin de sa journée de travail, un autre véhicule partagé pour revenir au garage T4 et reprendre sa voiture personnelle sur le parking 84 pour rentrer chez lui.
De même, un employé habitant en P3, dans une zone de banlieue éloignée de toute gare, pourra se rendre, avec sa voiture, en deux roues ou à pied, jusqu’au stockeur T5 pour déposer sa voiture sur le parking voisin 85 et prendre, à la sortie du garage T5, un véhicule électrique partagé avec lequel il se rendra au travail, en le déposant dans le stockeur T1, T2 proche de la zone d’activité Z1, Z2 où il travaille. En fin de journée, il y reprendra un autre véhicule partagé qu’il déposera au stockeur T5 pour reprendre sa voiture et rentrer chez lui.
Par ailleurs, un même véhicule partagé peut transporter plusieurs personnes vers une même zone d’activité ou des zones voisines. Ainsi, plusieurs personnes travaillant dans la même zone d’activité Z1, Z2, pourront s’entendre de façon que la personne habitant le plus loin prenne une voiture partagée au stockeur T3 proche de son domicile, puis adapte son parcours pour prendre successivement les autres personnes ; les conduire au travail et les ramener chez eux en fin de journée en conservant la voiture partagée pour le lendemain.
Grâce à l’invention, quel que soit l’endroit où il habite, chaque employé travaillant dans une entreprise industrielle ou commerciale du territoire aura, donc, la possibilité d’utiliser un véhicule partagé mis à sa disposition dans un stockeur de rangement voisin de son domicile, au lieu d’utiliser les transports en commun ou sa voiture personnelle, ce qui permet de réduire la circulation automobile et la charge du réseau de transport.
Il est à noter que les stockeurs de stockage et les véhicules partagés pourront être financés par l’administration du territoire qui y trouvera un avantage dans la réduction de la circulation automobile et la diminution du nombre d’usagers du réseau de transport, en particulier aux heures d’affluence. De même, les entreprises auront intérêt à construire des stockeurs de rangement dans leurs locaux afin de mettre à disposition de leurs employés des voitures électriques partagées car elles n’auront pas à réaliser des espaces de parking importants pour leur personnel, ni à verser des aides au transport. En retour, les employés feront des économies importantes sur leurs frais de transport, ce qui augmentera leur pouvoir d’achat.
Par ailleurs, les véhicules partagés peuvent aussi être utilisés par les clients ou autres personnes en rapport avec l’entreprise, qui peuvent y venir avec un véhicule partagé pris en charge dans un stockeur placé, par exemple à proximité d’une gare de chemin de fer G ou de l’aérogare A, ou bien, s’ils viennent en voiture, d’un stockeur de rangement voisin d’un parking et situé dans une banlieue d’accès facile.
L’invention permet, donc, de réduire la pollution globale résultant de la mobilité des personnes entre leur domicile et leur lieu de travail et, d’une façon générale, de toutes les personnes en rapport avec les activités exercées dans les zones industrielles ou commerciales.
D’autre part, les véhicules garés à leur arrivée par les employés, dans un stockeur de rangement placé à proximité de la zone d’activité d’une entreprise, pourront être utilisés par celle-ci, pendant la journée, pour le transport, la livraison ou la fourniture de marchandises ou autres objets, les véhicules stockés pouvant, ainsi, servir, notamment, au micro-fret, en permettant de résoudre le problème de transport dit « du dernier kilomètre ».
Exemple A - Compositions inventives
Des compositions conformes aux ingrédients et aux concentrations approximatives en poids du tableau 1 ci-dessous ont été préparées et évaluées pour la stabilité de phase. L’exemple inventif 1 est conforme aux modes de réalisation de l’invention décrits ici. L’exemple comparatif 1 est comparatif. Les concentrations ont été dans certains cas arrondies pour des raisons de simplicité.
FONCTION/TYPE EXEMPLE INVENTIF 1 EXEMPLE COMPARATIF 1 Filtres UV organiques 18 % 18 % Composés gras de silicone (non volatils) 8 % 11 % Élastomère de silicone émulsifiant 1,2 % 1,3 % Émulsifiant de silicone non-élastomère 3 % 1 % Argile gonflante 0,5 % 0 Pigments 10 % 10 % Niacinamide 2 % 2 % Eau 35 % 37 % Alcools polyhydriques 14 % 16 % Résine de silicone 0,5 % 0 % Aérogel de silice 0,15 % 0,1 % Autres ingrédients (aprox.) 7 % 4 %