INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La présente invention a pour autre objet un produit programme d’ordinateur, téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et/ou exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres tel que présenté.
La présente invention a pour autre objet un médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé d’optimisation des hyperparamètres tel que présenté.
Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres conforme aux principes de l’invention.
: un organigramme des principales étapes d’un procédé d’optimisation des hyperparamètres selon l’invention ;
: une représentation graphique d’une fonction fitness sur un ensemble d’échantillons de deux hyperparamètres ;
: une représentation 2D de la mise en œuvre des étapes d’un algorithme génétique selon l’invention ;
: un exemple de générations successives d’échantillons d’hyperparamètres ;
: un schéma de la mise en œuvre de la recherche barycentrique et de la recherche aléatoire centrée selon l’invention.
L’éprouvette de caractérisation 1 est réalisée dans un matériau composite. L’éprouvette comprend également au moins un support d’identification 2 de celle-ci.
En référence à la , le matériau composite comprend un renfort fibreux 3 noyé dans la matrice. Le renfort fibreux comprend des fils de trame 4 et des fils de chaine 5 qui sont tissés entre eux. Les fils 4, 5 sont tissés suivant un tissage tridimensionnel (ou tissage 3D) ou un tissage multicouche ou encore un tissage bidimensionnel (tissage 2D).
Dans la présente invention, nous entendons par l’expression «tissage tridimensionnel » ou « tissage 3D » un mode de tissage dans lequel des fils de chaîne 5 sont liés à des fils de trame 4 sur plusieurs couches. Le renfort fibreux 3 pourrait également être réalisé suivant un tissage interlock tridimensionnel ou « tissage interlock 3D ». Nous entendons par l’expression « tissage interlock 3D » un mode de tissage dans lequel plusieurs couches (formées de fils de chaine et de trame) sont liées entre elles. Nous entendons par l’expression « tissage multicouche » un mode de tissage dans lequel plusieurs couches réalisées suivant un tissage 2D sont assemblées.
La nature des fils de trame 4 et des fils de chaîne 5 ainsi que l’armature sélectionnée permettront de définir les propriétés mécaniques de la préforme (ou texture fibreuse ou tissu) formant le renfort fibreux 3 et aussi de l’éprouvette de caractérisation 1.
Les fils 4, 5 constituant le renfort fibreux comprennent des fibres métalliques, de carbone, en verre, de kevlar, de thermoplastique (tel que du polyamide), de céramique, d’alumine, de silice, de carbure de silicium ou encore un mélange de ces fibres. Les fibres de carbone et métalliques sont des fibres électro conductrices. Les fibres de thermoplastique, d’aramide sont des fibres non électro conductrices. De préférence, mais non limitativement, les fibres du renfort fibreux 3 sont en carbone dans le présent exemple.
Sur la , la matrice 6 permettant une densification du renfort fibreux peut être une matrice organique ou une matrice polymérique. La matrice 6 polymérique peut être une résine thermodurcissable à base d’époxy ou bismaléimide. La matrice polymérique peut encore être une résine thermoplastique ou encore de nature différente. La matrice n’est pas conductrice de l’électricité. Dans la présente description, les termes « résine » et « matrice » sont équivalents.
Le support d’identification 2 est configuré de manière à fournir des données relatives à l’éprouvette 1. Ces données concernent précisément la localisation de l’éprouvette de caractérisation 1 dans une bibliothèque. Le support d’identification 2 est du type RFID. Celui-ci se présente sous la forme d’une étiquette utilisant la technologie RFID. Le support d’identification 2 comprend des moyens de stockage de données et une antenne radio configurée pour d’une part, recevoir un ordre de lecture et d’autre part, émettre les informations relatives aux données. L’antenne est reliée à un circuit intégré RFID comprenant les moyens de stockage. L’antenne et le circuit sont avantageusement imprimés sur une feuille de support du support d’identification.
De manière avantageuse, le support d’identification 2 est non métallique. En d’autres termes, le support d’identification 2 est non conducteur. Les supports d’identification 2 non métalliques présentent une faible épaisseur, typiquement entre 0.1 mm et 0.5 mm. Préférentiellement, l’épaisseur du support est de 0.2 mm. Ce type de support 2 est employé pour les applications à ultra haute fréquence (UHF - ultra high frequency ). Un support d’identification 2 métallique présente une épaisseur plus importante, telle que 1.5 mm et est destiné aux applications à haute fréquence ou UHF.
Nous entendons par l’expression ultra haute fréquence, une bande de spectre radioélectrique comprise entre 860 MHz et 930 MHz. Le support d’identification 2 est configuré pour fonctionner entre ces deux bornes de fréquence (entre 860 et 930 MHz). Bien entendu, il est possible d’utiliser un support d’identification 2 configuré pour fonctionner dans l’ensemble des fréquences du spectre radioélectrique, notamment sur les bandes de fréquences électromagnétiques normalisés pour les supports de type RFID. Dans ces cas les bandes du spectre radioélectrique HF (Haute fréquence) et UHF sont privilégiées. Les exemples suivant sont applicables : entre 120 et 150 kHz (Basse fréquence (LF)), de l’ordre de 13.56 MHz (en HF), de l’ordre de 433 MHz, entre 902 et 928 MHz (UHF), entre 245 et 5800 MHz (Supra haute Fréquence (SHF) et entre 3,1 et 10 GHz (Ultra Large Bande (ULB)).
Le support d’identification 2 est avantageusement passif et ne comprend aucun moyen d’alimentation qui serait susceptible d’augmenter sa masse. Dans ce cas, le support d’identification 2 est alimenté par des ondes électromagnétiques émises par un lecteur de type RFID.
Le support d’identification 2 est agencé dans le matériau composite et en particulier à distance du renfort fibreux. En d’autres termes, le support d’identification 2 n’est pas en contact avec le renfort fibreux 3. Si le renfort fibreux 3 comprend des fibres métalliques, cela permet de ne pas perturber les signaux radiaux et le bon fonctionnement du support d’identification 2. Le fait que le support d’identification 2 soit dans la matrice pure permet de le protéger de l’environnement extérieur et de composants métalliques qui seraient placés à proximité de la bibliothèque où seront rangées les éprouvettes 1.
Comme nous pouvons le voir sur la , le support d’identification 2 est localisé dans une surépaisseur SE de matrice entourant le renfort fibreux 3. La surépaisseur SE de matière est obtenue grâce à un moule d’injection 40 (référencé sur la ), destiné à accueillir le renfort fibreux 3, qui présente des dimensions supérieures à celles de la préforme. Les dimensions sont supérieures de l’ordre de 25%. La matrice 6 qui est injectée dans le moule comble l’espace entre la surface interne du moule et une couche externe 7 du renfort fibreux.
En référence à la , la surépaisseur SE de matrice mesurée entre la couche externe 7 (périphérique) du renfort fibreux 3 et une surface externe 8 de l’éprouvette de caractérisation 1 est comprise entre 1 et 10 mm. Le support d’identification 2 est noyé dans cette surépaisseur SE. Il est possible que cette distance de surépaisseur soit prévue uniquement dans les zones où sera installé le support d’identification 2.
L’éprouvette de caractérisation 1 représentée sur la présente une forme parallélépipédique. L’éprouvette 1 présente deux faces 9 opposées et quatre flancs 10 reliant les faces 9 opposées. Plusieurs supports d’identification 2 sont disposés aux extrémités 11 ou bordures de l’éprouvette de caractérisation. Dans le présent exemple, deux supports d’identification 2 sont disposés à chaque extrémité 11 ou coin de l’éprouvette 1 et sur chaque flanc 10 de l’éprouvette. Il y a donc huit supports d’identification 2 sur cette éprouvette. De la sorte, en cas de découpe de l’éprouvette 1 en plusieurs morceaux, soit en deux ou encore en quatre, il y aurait toujours un coin avec des supports d’identification. Bien entendu, l’éprouvette de caractérisation 1 peut présenter tout type de forme lui permettant stockage dans une bibliothèque, la disposition du ou des supports d’identification et la présence d’au moins un support d’identification après une découpe.
Les supports d’identification 2 de chaque éprouvette 1 sont identiques. Ces supports 2 présentent alors une référence d’identification (ou numéro) identique. De la sorte, en cas de découpe, chaque morceau ou partie d’éprouvette 1 comprendra au moins un support d’identification 2 (il ne sera pas nécessaire d’en rajouter) ce qui permet une meilleure traçabilité de l’éprouvette 1 ou de la partie d’éprouvette 1.
Suivant une alternative, les supports d’identification 2 présentent une différence entre eux, notamment sur la manière de les identifier. En particulier, chaque référence d’identification comprend un numéro principal identique et un numéro secondaire différent. Le numéro secondaire est unique. En d’autres termes, les supports d’identification 2 peuvent se différentier par leur numéro secondaire unique. Par exemple, avec une référence d’identification à chiffres ou digits, le dernier chiffre étant différent pour chaque support.
Le bloc de régulation hygrométrique permet au dispositif de pouvoir être placé et utilisé dans des environnements dont les conditions sont normalement moins favorables au bon fonctionnement du dispositif.
Dans un mode de réalisation, le bloc de régulation de la température peut être un bloc de chauffage et le bloc de régulation hygrométrique peut être un bloc de climatisation configuré pour refroidir la baie d’alimentation et réguler son hygrométrie.
Selon un huitième mode de réalisation du dispositif, le dispositif comprend de préférence six modules optiques de surveillance répartis uniformément sur un cercle dont le diamètre est inférieur au diamètre du cercle inscrit dudit plateau.
L’utilisation de six modules optiques permet d’avoir une couverture optique optimisée.
Selon un neuvième mode de réalisation, les tourelles rotatives peuvent être limitées en rotation minimum autour du premier axe à 10° d’amplitude, pouvant atteindre une rotation maximum de 360° et ont un pas de déplacement de 1° et pouvant atteindre un pas allant jusqu’à 0.1°.
La représente une vue en perspective d’un dispositif de surveillance d’objets en orbite spatiale autour de la Terre selon un mode de réalisation de l’invention.
La représente une vue de dessus du dispositif de la .
La représente une vue en perspective du châssis et du plateau du dispositif de la .
Sur la est représenté schématiquement une vue en perspective d’un dispositif 1 de surveillance d’objets en orbite spatiale autour de la Terre selon un mode de réalisation de l’invention.
Le dispositif 1 comprend un châssis 2, un plateau 3, six modules optiques 4 de surveillance, un bloc 5 d’alimentation et de commande, et un bloc 6 de régulation de fonctionnement.
Comme cela est illustré sur la qui représente une vue en perspective du châssis 2 et du plateau 3 du dispositif 1 de la , le châssis 2 comprend une base 200 en forme de U comportant trois segments 202 et quatre ensembles 204 boulonnés chacun à une extrémité ou un coin de la base 200 et destinés à fixer la base 200 au sol sur lequel le dispositif 1 sera fixé.
Le châssis 2 comprend en outre quatre pieds 206 vissés chacun, à une première extrémité 2060, sur la base 200. Les quatre pieds 206 avec dispositifs anti-vibrations sont disposés aux quatre coins d’un carré s’étendant dans un plan parallèle au plan dans lequel s’étend la base 200. Deux premiers pieds 206 sont solidarisés l’un à l’autre par une première traverse 208, et deux seconds pieds 206 distincts des premiers pieds sont solidarisés l’un à l’autre par une seconde traverse 210.
Chaque pied 206 comprend une partie inférieure 206a et une partie supérieure 206b s’emboîtant partiellement sur la partie inférieure 206a. La première traverse 208 est fixée sur les parties inférieures 206a des deux premiers pieds 206, et la seconde traverse 210 est fixée sur les parties inférieure 206a des deux seconds pieds 206.
La partie supérieure 206b de chaque pied 206 coulisse le long de la partie inférieure 206a à laquelle elle est associée, la partie inférieure 206a coulissant à l’intérieur de la partie supérieure 206b. La hauteur de chaque pied 206 peut ainsi être ajustée entre une position basse et une position haute en fonction de l’environnement du dispositif 1 pour s’assurer que le champ de vision des modules optiques est dégagé.
Chaque pied 206 comprend une seconde extrémité 2065 fixée au plateau 3. La première extrémité 2060 de chaque pied 206 correspond à une extrémité de la partie inférieure 206a jamais recouverte par la partie supérieure 206b, et la seconde extrémité 2065 de chaque pied 206 correspond à une extrémité de la partie supérieure 206b.
La sortie du second algorithme apprenant, notée ENS A , peut correspondre à un résumé du texte délivré en entrée. Selon un autre exemple, la sortie peut correspondre à un avis du texte délivré en entrée. Les sorties souhaitées du domaine d’entrainement spécifique TR 2 peuvent être des textes révisés obtenus avec le premier algorithme ALGO 1 pré-entrainé. Selon un autre cas, les sorties souhaitées du domaine d’entrainement spécifique TR 2 sont des données produites « à la main », c’est-à-dire générées par un ou plusieurs individus. Selon un autre exemple, les sorties souhaitées comprennent un premier ensemble de sorties générées par un ou plusieurs individus et un second ensemble de sorties générées par le premier algorithme ALGO 1 et modifié par un individu.
L’avantage de l’utilisation d’un domaine d’entrainement spécifique TR 2 est d’obtenir des résultats plus pertinents selon le cas d’espèce souhaité. Le domaine d’entrainement spécifique peut se rapporter à un domaine technique ou un domaine sémantique ou un mixte des deux.
Second algorithme : génération de concepts Selon un mode de réalisation de l’invention, un second algorithme apprenant ALGO 2 est exécuté à partir de la même entrée, c’est-à-dire les données sélectionnées SSENS 1 et possiblement prétraitées. Le second algorithme apprenant est également appelé seconde fonction apprenante dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage. L’instanciation est par exemple définie par un nombre de concepts ou mots-clefs souhaités en sortie et le paramétrage de l’algorithme peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage. Ce second algorithme apprenant peut-être de type RNN désignant un récurrent neural network ou encore un LSTM désignant « Long short-term memory qui est un réseau de neurones. Selon un autre mode de réalisation, le second algorithme apprenant est un transformeur de type BERT ou GPT, tel que GPT-3. Le modèle ADA de GPT-3 de dimensions 1024 peut être utilisé pour obtenir un ensemble de mots-clefs à partir d’un texte fournir en entrée du modèle.
Le second algorithme apprenant ALGO 2 est entrainé de sorte à produire en sortie une liste de concepts, c’est-à-dire de mots-clefs, relative au texte sélectionné SSENS 1 . Selon un exemple, la seconde fonction apprenante est apprise avec un modèle de langage MOD_LANG 2 . De manière préférée, le second modèle de langue MOD_LANG 2 est identique au premier modèle de langue MOD_LANG 1 . La sortie du second algorithme apprenant ALGO 2 est notée ENS B . A titre d’exemple, les concepts peuvent être produits en fonction de leur occurrence dans le texte et/ou à partir d’une sémantique prise ensemble du texte et donc du ou des domaine(s) du texte. Selon un exemple, les concepts peuvent être produits en considérant un dictionnaire et/ou un thesaurus et/ou une ontologie. Le dictionnaire permet notamment d’extraire les différentes racines d’un terme voir des synonymes en cas d’un dictionnaire de synonymes. Le thesaurus permet d’extraire les termes d’un domaine donné et l’ontologie permet de hiérarchiser des notions entre elles selon un graphe connecté d’entités et de liens permettant de structurer des notions entre elles.
Le second algorithme apprenant ALGO 2 correspond à la fonction permettant de produire en sortie une liste de concepts. L’entrainement du second algorithme peut être réalisé en prenant en considération dans l’apprentissage les dictionnaires, thesaurus ou ontologie relative à l’ensemble des séquences de symboles définissant des mots d’une langue donnée.
Selon un autre exemple, l’apprentissage est réalisé de manière supervisée en labélisant chaque texte utilisé dans l’apprentissage avec des concepts donnés. Selon un autre exemple, l’apprentissage est réalisé de manière non supervisée, c’est-à-dire que les textes utilisés pour l’apprentissage sont classés en sortie de l’algorithme dans des groupes qui sont ensuite annotés.
Les concepts produits par le second algorithme ALGO 2 à partir du texte sélectionné SSENS 1 dans le navigateur sont générés dans une même fenêtre F 2 que la sortie du premier algorithme ALGO 1 .
Troisième algorithme : génération d’URL Enfin, un troisième algorithme apprenant ALGO 3 est exécuté à partir du texte sélectionné SSENS 1 dans le navigateur . Le troisième algorithme ALGO3 comprend une mise en œuvre d’une intelligence artificielle permettant de produire en sortie des requêtes en langage naturel produite à partir du texte en entrée SSENS 1 .
Le troisième algorithme apprenant est également appelé troisième fonction apprenante dans la mesure où l’algorithme est instancié avec des variables physiques et un paramétrage donné. L’instanciation est par exemple définie par un nombre souhaité de requêtes produites en sortie et le paramétrage peut être défini par un apprentissage spécifique d’un modèle générique réalisé à partir d’un domaine spécifique d’apprentissage.
Selon un exemple, la troisième fonction apprenante est apprise avec un troisième modèle de langage MOD_LANG 3 . De manière préférée, le troisième modèle de langue MOD_LANG 3 est identique au premier modèle de langue MOD_LANG 1 ou au second modèle de langue MOD_LANG 2 .
Un tel algorithme apprenant est par exemple mis en œuvre à partir d’un réseau de neurones de type RNN désignant un récurrent neural network ou encore un LSTM désignant « Long short-term memory qui est un réseau de neurones. Selon un autre mode de réalisation, le troisième algorithme apprenant ALGO 3 est un transformeur de type BERT ou GPT, tel que GPT-3. Ce troisième algorithme ALGO 3 peut être pré-entrainé de manière à produire des requêtes en langage naturel à partir d’un texte en entrée. Le pré-entrainement peut être réalisé avec un corpus de données représentant une pluralité de textes en langage naturel dans un domaine générique noté TR 3 . Un entrainement réalisé à partir d’un domaine spécifique TR 4 peut être réalisé à partir du texte sélectionné SSENS 1 selon le contexte du texte, des métadonnées du texte sélectionné SSENS 1 ou de données présentes dans la page affichée et non sélectionnée comportant le texte SSENS 1 . Le domaine spécifique d’entrainement TR 4 peut être défini à partir des actions produites par un utilisateur vis-à-vis des premiers résultats retournés à partir du texte sélectionné SSENS 1 ou d’un autre texte sélectionné SSENS i .
Selon un mode de réalisation, les requêtes produites comprennent chacune une séquence de symboles définissant des phrases en langage naturel. Le procédé comprend une étape visant la génération de ces requêtes auprès d’un moteur de recherche MR 1 . Le moteur de recherche MR 1 est par exemple une application permettant à un utilisateur d'effectuer une recherche sur un réseau de données. Les résultats retournés sont généralement des ressources de données extraites et renvoyées à partir d'une requête composée de termes en langage naturel. Les ressources peuvent notamment être des pages web, des articles de forums, des images, des vidéos, des fichiers, des ouvrages, des sites pédagogiques, des applications, des logiciels open source. Le moteur de recherche comprend préférentiellement un index du contenu produit préalablement à la recherche effectuée à partir d’au moins une requête produite par le troisième algorithme ALGO 3 .
Un moteur de recherche MR 1 renvoie généralement une liste de localisateurs des ressources identifiées sous la forme d’une page de résultats ordonnés selon un critère de pertinence. Le critère de pertinence est généralement calculé à partir d’un score représentant une probabilité calculée en comparant la requête et le contenu d’une ressource.
Selon un mode de réalisation, une pluralité de moteurs de recherche MR1, MR2, etc. sont utilisés pour produire des résultats aux différentes requêtes générés par le troisième algorithme ALGO 3 .
Le procédé de l’invention permet de sélectionner une partie des localisateurs de ressources produites afin de les rassembler au sein d’une liste générée dans la seconde fenêtre F 2 .
Afin de sélectionner une partie uniquement des localisateurs retournés par un moteur de recherche obtenus au moyen d’une ou plusieurs requêtes, des filtres peuvent être configurés. Les filtres permettent de supprimer par exemple des types de localisateurs selon leur catégorie ou selon l’adresse du localisateur. Le procédé de l’invention permet également de configurer l’assignation d’une priorité au localisateur par exemple pour les trier et les sélectionner par importante. Le filtrage peut être réalisé à partir d’un critère prédéfini et/ou d’un dictionnaire contenant une liste de localisateurs d’intérêt.
En alternative, les systèmes optiques ont déjà été considérés pour réaliser de la veille spatiale. Purement passifs, leur principe réside dans la détection de la lumière solaire réfléchie par les objets naturels ou artificiels en orbite autour de la Terre ou au-delà, astéroïdes et planétoïdes par exemple. De tels systèmes donnent accès à des séries temporelles de mesure des positions angulaires des objets par exemple en azimut et élévation.
Diverses méthodes sont appliquées pour mesurer ces positions, comme notamment une méthode s'appuyant sur la mesure à chaque instant de la position des objets détectés relativement aux étoiles présentes dans le champ de vue, étoiles dont la position est connue avec une très grande précision.
L'avantage majeur des systèmes optiques sur les systèmes radar réside dans leur faible coût tant en développement, en production, en opération et en maintenance, dans leur fiabilité et dans leur simplicité de mise en œuvre.
Et, purement passifs, ils nécessitent peu d'infrastructure, énergie, bâtiments, moyens de transport.
Les systèmes optiques sont normalement utilisés pour surveiller l’orbite géostationnaire (ou GEO pour « Geostationary Earth Orbit » en anglais), mais aussi pour surveiller l’orbite intermédiaire (ou MEO pour « Middle Earth Orbit » en anglais), située entre la LEO et la GEO, car les objets sur ces deux orbites ont la particularité de défiler très peu sur la voûte céleste, ce qui facilite les temps d'observation longs nécessaires à la détection d'objets petits et/ou de très faible intensité lumineuse.
Le système « GEODSS » de l'US Air Force est un exemple opérationnel de tels systèmes. Il est composé principalement de télescopes métriques présentant un champ de vue faible de l'ordre du degré. Pour ces applications GEO et MEO, on peut utiliser des temps d'intégration (de pose) longs, de 1 à quelques secondes, qui permettent d'augmenter le rapport signal sur bruit de façon à détecter de petits objets de quelques dizaines de cm de diamètre caractéristique.
Un exemple de réalisation multi-capteurs est décrit dans le document US 2009/0147238.