INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La séquence des étapes précitées est répétée pour chaque échantillon d’entrée d’apprentissage plusieurs fois jusqu’à converger à un point d’équilibre. À chaque itération les mémoires du second ensemble MEM_2 sont les seules à être réécrites pendant l’étape de mise à jour. Cela permet de profiter de la haute cyclabilité en écriture des mémoires de type FeRAM par exemple et de minimiser l’usure des mémoires de type OxRAM par exemple en réduisant au maximum le nombre d’écriture de ce type de mémoire. De plus, la faible énergie d’écriture des mémoires de second ensemble MEM_2 permet de réduire la consommation énergétique lors de l’apprentissage et plus particulièrement lors de la mise à jour des poids synaptiques.
Alternativement, la dernière étape (vii) comprend en outre des opérations d’écriture dans les bits de poids faibles du premier sous-mot de stockage w Ox dans le premier ensemble de mémoires de poids MEM_1 si l’application du gradient Δw op2 dans l’étape précédente (vi) modifie au moins un bit d’un ordre supérieur à N+K.
Nous allons décrire dans ce qui suit l’opération intermédiaire de passage de l’apprentissage à l’inférence pour exploiter le calculateur de réseau de neurones ayant finalisé son apprentissage. On représente l’état des sous-mots
La décrit un premier exemple de la mise à jour des sous-mots d’un coefficient synaptique dans les deux ensembles de mémoires à la fin d’une itération d’apprentissage. Il s’agit de l’étape intermédiaire entre la dernière itération d’apprentissage et le démarrage de l’inférence ou d’une étape intermédiaire entre deux itérations d’apprentissage successives.
Les modifications faites sur les coefficients synaptiques du réseau sont de petite amplitude, et seuls les bits les moins significatifs de w Fe sont réécrits après N itérations d’apprentissage. Les bits de poids forts de la variable opérationnelle w op2 ne sont pas modifiées suite à la phase d’apprentissage ainsi aucune écriture n’est réalisée sur les M bits de poids forts de MEM_1 ni sur les K bits d’intersection dans le second ensemble de mémoires MEM_2.
La décrit un second exemple de la mise à jour des sous-mots d’un coefficient synaptique dans les deux ensembles de mémoires à la fin d’une itération d’apprentissage. Il s’agit de l’étape intermédiaire entre la dernière itération d’apprentissage et le démarrage de l’inférence ou d’une étape intermédiaire entre deux itérations d’apprentissage successives.
Dans le second cas, l’amplitude des modifications des bits les moins significatifs de w Fe pendant l’apprentissage, modifie les K bits d’intersection dans le second ensemble de mémoire MEM_2. Lors des opérations de mise à jour pour chaque itération, seuls les K bits d’intersection stockés dans le second ensemble des mémoires MEM_2 (donc de w Fe ) sont réécrits. Les K bits d’intersection du premier sous-mot de stockage w Ox restent inchangés pendant la phase d’apprentissage.
À la fin du procédé d’apprentissage et lors du passage de l’apprentissage vers l’inférence, nous observons qu’il y a une contradiction entre les K premiers bits du premier sous-mot de stockage w Ox (non modifiés lors de la mise à jour) et les K bits du second sous-mot de stockage w Fe (modifiés lors de la mise à jour) pour les mêmes bits du coefficient synaptique. Dans ce cas, le circuit d’écriture CW est configuré pour copier les K bits modifiés du second sous-mot de stockage w Fe dans le premier ensemble des mémoires MEM_1 comprenant le premier sous-mot de stockage w Ox . Ainsi, le nombre d’écriture dans le premier sous-mot de stockage w Ox est minimisé car on lors des itérations d’apprentissage, la probabilité de réécriture est supérieure pour les bits stockés dans le second ensemble des mémoires MEM_2. Cela évite l’usure des mémoires du premier ensemble MEM_1 présentant une cyclabilité en écriture inférieure à celle des mémoires du second ensemble MEM_2.
La illustre un diagramme fonctionnel d’un calculateur CALC configuré pour réaliser une opération d’inférence, selon un mode de réalisation de l’invention. On observe ainsi la configuration du flux des données dans le calculateur CALC tel que les unités de calcul du réseau de calcul RC reçoivent comme opérande de pondération, pour chaque coefficient synaptique, la troisième variable opérationnelle w op3 généré par le circuit de traitement de variables CTV comme illustré dans la .
La troisième variable opérationnelle w op3 comprend les O bits de poids forts du coefficient synaptique w et donc comprend au moins une partie du premier sous-mot de stockage w Ox et donc des données lues exclusivement à partir du premier ensemble de mémoires MEM_1.
Selon un aspect particulier de l’invention, le circuit de mise à jour est configuré pour réaliser l’étape suivante pour chaque variable numérique, suite à la dernière itération de la première phase de fonctionnement : mettre à jour les K bits d’intersection dans le premier sous-mot en recopiant les K bits de même poids préalablement mis à jour à partir du second sous-mot .
Selon un aspect particulier de l’invention, lors de la seconde opération d’exploitation, pour chaque variable numérique: le circuit de traitement de variables est configuré pour générer une troisième variable opérationnelle comprenant au moins le sous-mot; le réseau de calcul reçoit comme opérande la troisième variable opérationnelle.
Selon un aspect particulier de l’invention, la troisième variable opérationnelle comprend en outre au moins une partie du second sous-mot.
Selon un aspect particulier de l’invention, la variable numérique est sous format virgule flottante comprenant une mantisse, un exposant et un signe. Le premier sous-mot comprend au moins l’exposant et le signe. Le second sous-mot comprend au moins la mantisse.
Selon un aspect particulier de l’invention, le premier ensemble de mémoires est une pluralité de mémoires résistives à base d’oxyde OxRAM.
Selon un aspect particulier de l’invention, le second ensemble de mémoires est une pluralité de mémoires à polarisation ferroélectrique FeRAM.
Selon un aspect particulier de l’invention, les mémoires à polarisation ferroélectrique FeRAM et les mémoires résistives à base d’oxyde OxRAM sont réalisées sur le même substrat semiconducteur.
Selon un aspect particulier de l’invention, le calculateur est configuré pour mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones étant composé d’une succession de couches étant chacune constituée d’un ensemble de neurones, chaque couche étant associée à un ensemble de coefficients synaptiques. Les variables numériques sont les coefficients synaptiques du réseau de neurones. La première phase de fonctionnement est une phase d’apprentissage. La seconde phase de fonctionnement est une phase d’inférence. La première opération d’exploitation des variables numériques est une propagation des données d’entrée d’apprentissage ou rétropropagation des erreurs d’apprentissage. La seconde opération d’exploitation est une propagation des données d’entrée d’inférence. Le réseau de calcul est apte à calculer des sommes pondérées par variable opérationnelle.
représente un exemple de réseau de neurones contenant des couches conventionnelles et des couches entièrement connectées.
illustre sur un exemple d’un couple de couches de neurones entièrement connectées appartenant à un réseau de neurones, le fonctionnement du réseau pendant une phase d’inférence.
illustre sur un exemple d’un couple de couches de neurones entièrement connectées appartenant à un réseau de neurones, le fonctionnement du réseau pendant une phase de rétropropagation.
illustre un diagramme fonctionnel d’un mode de réalisation selon l’invention d’un calculateur configuré pour réaliser une opération d’apprentissage.
illustre des sous-mots d’un coefficient synaptique, sur un mot binaire, distribués sur les deux ensembles de mémoires du calculateur selon l’invention.
illustre les étapes d’un procédé d’apprentissage exécuté par le calculateur de réseau de neurones selon l’invention.
illustre un diagramme fonctionnel d’un circuit de traitement de variables selon l’invention pour générer les variables opérationnelles d’un coefficient synaptiques.
Selon une autre particularité, l'enveloppe comporte au moins une paroi transparente et une paroi opaque et en ce qu'une couche réfléchissante est déposée sur sa paroi opaque.
Selon une autre particularité, ladite couche à exciter est composée de plusieurs matériaux radioluminescents déposés de manière juxtaposée sur la surface interne de l'enveloppe et capables d'émettre à des longueurs d'ondes distinctes.
Selon une autre particularité, la capsule comporte plusieurs enceintes de stockage de la source radioactive, chaque enceinte comportant une paroi interne enduite d'un matériau radioluminescent capable d'émettre à longueur d'onde déterminée et distincte.
Selon une autre particularité, l'enveloppe comporte une double paroi hermétique.
Selon une autre particularité, la partie implantable du corps de la sonde est formée d'un tube en silicone, enrobant ledit dispositif radioluminescent.
La représente la sonde d'illumination implantable conforme à l'invention et illustre son principe de fonctionnement ; La représente une vue en coupe de l'extrémité distale de la sonde conforme à l'invention ; La représente un premier exemple de réalisation du dispositif radioluminescent employé dans la sonde de l'invention ; Les figures 4A à 4F montrent différentes variantes de réalisation du dispositif radioluminescent employé dans la sonde de l'invention ;
L'invention vise une sonde 1 d'illumination implantable telle que représentée sur la et sur la .
La sonde 1 permet notamment de réaliser une illumination (par exemple dans le proche infra-rouge ou avec toute autre longueur d'onde selon le traitement envisagé – traitement type neuroprotection, optogénétique) des tissus 2 ciblés (par exemple SNc, hippocampe, striatum…) tout en minimisant les risques médicaux lors de son implantation. Elle peut servir en particulier dans le traitement de maladies neurodégénératives telles que la maladie de Parkinson, Alzheimer, Huntington...
L’illumination des tissus 2 peut avoir différents objectifs selon l’application : neuroprotection, optogénétique, stimulation… Plusieurs cibles sont concernées, par exemple : la substance noire compacta (SNc) qui dégénère dans la maladie de Parkinson, l’hippocampe, principal noyau mis en cause dans le début de la maladie d’Alzheimer, le striatum pour la maladie d’Huntington.
L'invention utilise le principe de la radioluminescence. La radioluminescence est une forme de luminescence produite par la désintégration radioactive d'un corps (phénomène permanent ne nécessitant pas d'exposition à la lumière). Elle est mise en œuvre en exposant un matériau radioluminescent à une source radioactive.
La luminescence regroupe la fluorescence (phénomène de désexcitation radiatif à partir d’un état excité singulet) et la phosphorescence (phénomène de désexcitation radiatif à partir d’un état excité triplet). La longueur d’onde de la lumière émise dépend du matériau radioluminescent utilisé.
Dans le cadre de l'invention, la source radioactive utilisée est avantageusement le tritium pouvant être utilisé sous différentes formes.
Pour rappel, le tritium est un radioisotope de l’hydrogène et se désintègre en donnant un atome d’hélium, un électron d’énergie moyenne 5.7 keV et un antineutrino, selon la relation suivante :
Le matériau radioluminescent employé peut être un scintillateur ou un luminophore, comme classiquement du sulfure de zinc qui émet dans le vert, ou alors un matériau semi-conducteur (matériau III-V, boites quantiques) dont la nature et la géométrie influent notamment sur la longueur d’onde d’émission. Lorsque l’électron produit lors de la désintégration interagit avec un tel matériau, celui-ci peut ainsi émettre de la lumière.
la est une représentation schématique de différents types de circuit d’aide à la commutation ;
la est une vue analogue à celle de la , selon l’aspect complémentaire de la ;
la est une vue analogue à celle de la , selon l’aspect complémentaire avec le circuit d’aide à la commutation connecté entre les deuxièmes extrémités du couple d’ensembles piézoélectriques ; et
la est une vue analogue à celle de la , selon l’aspect complémentaire de la .
L’expression « sensiblement égal(e) à » définit une relation d’égalité à plus ou moins 10%, de préférence à plus ou moins 5%.
Sur la , un système électronique de conversion d’énergie électrique 5 comprend un convertisseur d’énergie électrique 10 comportant un couple de premier 12A et deuxième 12B ensembles piézoélectriques, chaque ensemble piézoélectrique 12A,12B comportant au moins un élément piézoélectrique 15, ainsi que plusieurs interrupteurs K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 , K 6 , K 7 , K 8 aptes à être commandés pour alterner des phases II, IV, VI à tension sensiblement constante aux bornes des ensembles piézoélectriques 12A, 12B et des phases I, III, V à charge sensiblement constante aux bornes des ensembles piézoélectriques 12A, 12B ; et un dispositif électronique 20 de pilotage du convertisseur d’énergie électrique 10.
L’homme du métier observera que ces différents exemples pour le système conversion 5, qu’il s’agisse d’un système de conversion continu-continu ou bien d’un système de conversion alternatif-continu, sont également présentés dans les documents FR 3 086 471 A1 et FR 3 086 472 A1, notamment en regard de leurs figures 1 et 2.
Le convertisseur d’énergie électrique 10 est alors configuré pour élever la valeur de la tension continue entre son entrée et sa sortie, et est alors également appelé convertisseur continu-continu élévateur ; ou bien est configuré pour abaisser la valeur de la tension continue entre son entrée et sa sortie, et est alors appelé convertisseur continu-continu abaisseur.
Dans l’exemple de la , le convertisseur d’énergie électrique 10 est configuré pour délivrer plusieurs tensions de sortie distinctes, notées V out _j où j est un indice entier compris entre 1 et N, à partir de la tension d’entrée V in , le nombre N de tensions de sortie distinctes étant alors supérieur à 1. Selon cet exemple, le convertisseur 10 est typiquement connecté à plusieurs charges 22, comme représenté sur la .
Le convertisseur d’énergie électrique 10 comporte les ensembles piézoélectriques 12A, 12B formés chacun d’un ou plusieurs éléments piézoélectriques 15, et le dispositif de pilotage 20 est configuré pour faire fonctionner le matériau piézoélectrique des éléments piézoélectriques 15 à leur résonance afin d’exploiter des phases de transfert de charge permettant de s’affranchir de l’utilisation d’un élément inductif, tout en régulant la tension de sortie en conservant la résonance du matériau piézoélectrique, c’est-à-dire avec des cycles de commutation répétés à une fréquence de fonctionnement dépendant de la fréquence de résonance des éléments piézoélectriques 15, et en ajustant les durées entre les commutations respectives à l’intérieur du cycle de résonance.
En régime établi, les ensembles piézoélectriques 12A, 12B échangent une charge et une puissance sensiblement nulle sur un cycle de résonance, aux pertes près. Autrement dit, chaque ensemble piézoélectrique 12A, 12B redonne, sensiblement autant qu’il reçoit, d’énergie et de charge sur une période. Deux conditions de fonctionnement s’appliquent alors au régime permanent/établi, à savoir l’équilibre de charge et l’équilibre d’énergie sur une période de résonance. Même si durant les transitoires (démarrage, variation des paliers de tension, changement du courant de sortie) cette équilibre n’est pas respecté, il faut néanmoins qu’il puisse être atteint en régime établi. Ceci impose notamment un certain agencement des paliers de tension durant la période de résonance. Par exemple, pour un fonctionnement à trois paliers de tension, les deux paliers de tension extrêmes sont commandés lors d’une demi-période d’une polarité donnée d’un courant I L circulant dans les éléments piézoélectriques 15, et le palier de tension intermédiaire est commandé lors de l’autre demi-période de polarité opposée du courant I L circulant dans les éléments piézoélectriques 15.
Etat de la technique Certaines batteries, pouvant par exemple équiper des véhicules, éventuellement de type automobile, comprennent au moins deux cellules de stockage d’énergie électrique, éventuellement électrochimiques (par exemple de type lithium-ion (ou Li-ion) ou Ni-Mh ou Ni-Cd). On notera que dans le cas d’un véhicule la batterie cellulaire peut être une batterie dite « principale » (ou de traction) du fait qu’elle est chargée d’alimenter en courant électrique un réseau de bord du véhicule, via un convertisseur, et une machine motrice électrique du groupe motopropulseur (ou GMP) du véhicule. Mais dans le cas d’un véhicule la batterie cellulaire peut aussi être une batterie dite « de servitude » lorsqu’elle est de type très basse tension (typiquement entre 12 V et 48 V) et chargée d’alimenter en courant électrique un réseau de bord du véhicule en l’absence de batterie principale (et donc de machine motrice électrique) ou bien à la place ou en complément d’une batterie principale du véhicule.
Comme le sait l’homme de l’art, les batteries cellulaires actuelles font l’objet d’une gestion de certains de leurs paramètres afin qu’elles puissent être utilisées de façon optimale, avec un risque minimisé de défaillance et d’incident, par exemple pour la sécurité et la tranquillité des usagers de leurs véhicules. Cette gestion a donc notamment pour but de permettre la réalisation de diagnostics de la batterie cellulaire permettant à leur tour d’optimiser son utilisation, de réduire les coûts des réparations et d’anticiper un dysfonctionnement majeur.
Parmi les paramètres gérés, on peut notamment citer l’énergie disponible dans la batterie cellulaire et l’état de santé en énergie de la batterie cellulaire (ou SOHE (« State Of Health of Energy »)) qui sont, par exemple et notamment, utilisés pour estimer l’autonomie d’un véhicule le plus précisément possible afin de ne pas surestimer ou sous-estimer les performances. Il est rappelé que l’énergie disponible estimée sert à estimer l’état de santé en énergie (ou SOHE).
Actuellement, au moins quatre solutions ont été proposées pour estimer l’énergie disponible.
Une première solution consiste à estimer l’énergie disponible dans la batterie cellulaire en prenant en compte la cellule qui est la plus limitante à l’instant considéré et à utiliser des cartographies préalablement constituées à partir de caractérisations des cellules neuves et donnant l’énergie disponible en fonction de l’état de charge (ou SOC (« State Of Charge »)) et de la température interne de chaque cellule de la batterie cellulaire.
Cette première solution fournit des estimations de l’énergie disponible qui sont trop pessimistes du fait qu’elle prend en compte la cellule ayant la plus petite capacité de stockage d’énergie électrique dans la batterie cellulaire (et donc l’état de santé en capacité (ou SOHC (« State Of Health of Capacity »)) le plus petit de toutes les cellules), ou ayant l’état de charge le plus petit dans la batterie cellulaire ou ayant la température interne la plus petite dans la batterie cellulaire. De plus, les estimations s’avèrent approximatives, du fait qu’elles reposent sur des cartographies obtenues lors de caractérisations de cellules qui ne sont pas forcément représentatives des celles qui équipent la batterie cellulaire considérée, et moins précises en cas de dispersion de la production des cellules.
Une deuxième solution consiste à estimer l’énergie disponible dans la batterie cellulaire en ne prenant en compte que les capacités estimées en cours de chacune des cellules de la batterie cellulaire, et donc leurs SOHCs respectifs.
Cette deuxième solution fournit des estimations de l’énergie disponible qui sont peu précises, et d’autant moins précises que l’on se rapproche de la fin de vie des cellules car on ne prend pas en compte les états de santé résistifs (ou SOHR (« State Of Health of Resistance »)) de chacune des cellules alors même qu’ils augmentent avec leur vieillissement et donc que leur impact sur la dissipation de l’énergie augmente.
Une troisième solution consiste à estimer l’énergie disponible dans la batterie cellulaire en utilisant un modèle de durabilité qui a été calibré hors ligne, par exemple ailleurs que chez un constructeur de véhicules (qui se charge généralement de l’assemblage des cellules en fonction des besoins). Chaque modèle de durabilité calibré hors ligne nécessite un important plan de caractérisation du vieillissement accéléré des cellules sous différentes conditions, m ais qui n’est pas capable de tenir compte d’une perte soudaine d’énergie d’une cellule en fin de vie à cause d’un usage qui sort de la limite du plan d’expérience initialement testé lors des essais.
Une quatrième solution consiste à estimer l’énergie disponible dans la batterie cellulaire au moyen d’une méthode d’apprentissage de type « boîte noire » (ou intelligence artificielle) qui utilise une base de données hors ligne, par exemple distante d’un véhicule. Ces méthodes d’apprentissage nécessitent des bases de données très riches, n’offrent pas une véritable réactivité en temps réel, monopolisent beaucoup de bande passante des réseaux de communication non filaires, et donnent des estimations imprécises lorsque la batterie cellulaire est utilisée en dehors des limites de l’apprentissage.
Présentation de l’invention Elle propose notamment à cet effet un procédé d’estimation d’information(s) destiné à être mis en œuvre dans un système comprenant une batterie cellulaire comportant N cellules propres à stocker de l’énergie électrique, avec N > 1, et ayant chacune un état de charge en cours, un état de santé résistif en cours et un état de santé en capacité en cours.
Ce procédé d’estimation d’information(s) se caractérise par le fait qu’il comprend une étape dans laquelle on estime une première information représentative d’une énergie totale disponible dans la batterie cellulaire en fonction des états de santé résistifs en cours, états de santé en capacité en cours et états de charge en cours, et d’un intervalle de temps pendant lequel on permet une décharge de la batterie cellulaire sous un courant de décharge choisi et à une température de référence.
Cette prise en compte des paramètres qui définissent l’état réel dans lequel se trouve chacune des cellules de la batterie cellulaire permet de disposer dans le système d’une estimation particulièrement précise et fiable de la première information (représentative de l’énergie totale disponible dans la batterie cellulaire).
Le procédé d’estimation d’information(s) selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment :
Par exemple, les sommes de tension à vide OCV i de chacune des cellules CE (i) peuvent être déterminées au moyen de l’intégrale suivante :
Egalement par exemple, chaque état de charge final SOC fin,i peut être déterminé au moyen de l’équation suivante :
Chaque intégrale peut être calculée de façon numérique. Dans une première variante, le résultat de chaque intégrale peut être trouvé dans une cartographie déterminée préalablement et donnant la tension à vide OCV i en fonction de l’état de charge SOC i . Dans une seconde variante, le résultat de chaque intégrale peut être trouvé au moyen de la méthode des trapèzes, ou de toute méthode équivalente connue de l’homme de l’art.
En présence des options décrites ci-avant, la première information ib1 peut être déterminée au moyen de l’équation suivante lorsqu’elle est égale à l’énergie totale disponible pour la décharge E tot ref :
où capa BOL * SOHC i = capa i , SOHR i * (R 0,Tref BOL,i + R 1,Tref BOL,i ) = (R 0,i + R 1,i ), Te est la période d’échantillonnage équivalente à la fréquence d’appel de la fonction de calcul de la première information ib1 dans le dispositif d’estimation d’information(s) DEI, et par exemple égale à 100 ms ou 1 s, R 0,Tref BOL,i est la résistance à vide du circuit qui représente la cellule CE (i) à la température de référence Tref et en début de vie de la cellule CE (i), et R 1,Tref BOL,i est la résistance interne de la cellule CE (i) à la température de référence Tref et en début de vie de la cellule CE (i).