INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par exemple, un segment audio SEGi comprend 20000 échantillons. Les segments audio d’entraînement peuvent comporter ou non le même nombre d’échantillons. Lors de cette étape S21 le segment audio SEGi est traité de manière à obtenir le premier ensemble de données d’entraînement DEi. Par exemple, le segment audio SEGi est converti en un vecteur donc chaque indice comprend une valeur d’échantillon audio codée sur un nombre de bits prédéfini. Selon un autre exemple, le segment audio SEGi est converti en un vecteur de valeurs caractéristiques (normalisées) comme ses caractéristiques prosodiques (pitch, hauteur de son, débit de parole, etc.). Selon un autre exemple, l’entrée est un spectogramme de type MEL.
Lors d’une étape S22, l’ensemble de données d’entraînement DEi est appliqué à la première couche du réseau de neurones. Selon le premier exemple précédent, une valeur d’échantillon audio est appliquée à chaque neurone de la couche d’entrée.
Lors d’une étape S24, le réseau de neurones RN artificiels délivre en sortie un score de prédiction pour chaque neurone de sortie, correspondant à un label d’émotion LEM. Le nombre de nœuds en sortie peut être quelconque, et dans tous les cas inférieur au nombre de segments d’entraînement.
Lors de l’étape S26 le module CE impose la modification d’au moins un poids du réseau de neurones, selon par exemple une méthode de rétropropagation du gradient, de manière à ce que la probabilité maximale corresponde à la valeur attendue, c’est-à-dire la valeur de l’index LEMi du segment audio utilisé pour l’entraînement.
Ce cycle peut être répété avec d’autres segments audio d’entraînement, ou les mêmes, jusqu’à la fin de l’entraînement du réseau de neurones, par exemple lorsque la précision de la classification (association d’un segment audio à son index LEMi) n’augmente plus. Ce test peut être effectué lors d’une étape S27 optionnelle.
Le réseau de neurones RN artificiels entraîné suite à la mise en œuvre du procédé est typiquement stocké dans la mémoire d’un dispositif tel que le dispositif d’émission lui-même, mais peut alternativement être stocké à l’extérieur, par exemple sur une passerelle réseau (« gateway », en terminologie anglo-saxonne), un serveur ou un terminal fixe ou mobile comme un ordinateur personnel, une tablette, une télévision ou un smartphone
La représente, sous forme schématique, une base de données d’émotions selon deux modes de réalisation de l’invention.
La base de données BD/BD’ est de préférence remplie par le codeur et exploitée par le décodeur. Selon un autre mode de réalisation, les deux bases peuvent être différentes.
La base de données schématisée comprend des émotions (EMi) accessibles par un index, ou clé, ou label, noté LEMi, obtenu au niveau du codeur via la sortie du module EMOT, et au niveau du décodeur via la lecture de la description textuelle reçue. Un label correspond à une donnée de contexte vocal. L’accès à la base de données peut être fait par exemple via une requête de type HTTP. Selon un autre exemple, la base de données correspond à un stockage sur un disque dur. Selon un autre exemple, elle se fait par un index numérique, qui peut prendre toute forme connue (adresse, clé chiffrée ou non, indice, etc.). De manière générale, on appelle index l’élément qui permet d’accéder à l’émotion, et si nécessaire à un jeu de paramètres associés à l’émotion. Deux modes de réalisation sont proposés sur la .
Selon un premier mode de réalisation, une première base de données, BD_1, est destinée à être utilisée pour une synthèse vocale émotionnelle de type prosodique. Comme décrit à l’appui de la , étape S14, un certain nombre de paramètres prosodiques représentatifs d’une émotion sont mémorisées. Ils sont schématisés sur la figure par les colonnes notées : FREQ, qui peut représenter par exemple un écart à la fréquence moyenne, ou pitch, du locuteur sur le segment, TEMPO, qui peut représenter une variation de la vitesse d’élocution sur le segment, LOUDNESS qui correspond à une atténuation de la voix du locuteur sur le segment.
Ainsi, selon l’exemple, l’émotion « joie » est caractérisée par une augmentation de 50% de la fréquence, 30% du tempo et une variation nulle de l’atténuation.
Naturellement, de nombreux autres paramètres sont envisageables et facilement accessibles à l’homme du métier pour caractériser une émotion.
Selon un autre mode de réalisation, on utilise une synthèse émotionnelle basée sur un réseau de neurones tel que décrit dans le papier précité de Tachibana et al. Le réseau de neurones est sélectionné parmi une pluralité de réseaux entraînés chacun par un corpus d’émotions différentes (colonne « RNi » du tableau 2). Par exemple, un réseau de neurones a été entraîné avec le label d’émotion « joie » et correspond à un réseau de neurones spécifique pointé par l’index LEM1 de l’émotion « joie ». Une référence du réseau de neurones RNi est stocké dans la base de données BD_2.
Selon un autre mode de réalisation, on utilise un réseau de neurones unique entrainé pour tous les types d’émotion, dans ce cas la base n’est plus utile.
Méthode de génération de données spectrales synthétiques L’invention concerne le domaine de l’analyse de données spectrales, c’est-à-dire de données qui présentent une pluralité de valeurs d’intensité dans différents canaux de longueurs d’onde ou bandes spectrales. Les données peuvent être à la fois des données multi- ou hyperspectrales, où le nombre de bandes spectrales varie de quelques dizaines à des centaines, et des données provenant de spectres d’émission ou absorption d’une espèce chimique, contenant des milliers de canaux de longueur d'onde. L’invention est applicable à tout type d’analyse spectrale dès lors qu’un grand nombre de répliques des données d’entrée est nécessaire, et que celles-ci ne sont pas facilement disponibles en grandes quantités. L’invention est applicable en particulier mais pas uniquement pour l’analyse quantitative (par exemple, la détermination de la concentration) ou pour de la classification d’échantillons pour lesquels des données spectrales sont mesurées.
Plus précisément, l’invention porte sur une méthode de synthèse de données spectrales synthétiques pour fournir des données d’apprentissage à un moteur d’apprentissage automatique pour l’analyse des espèces associées aux données spectrales, notamment, mais pas exclusivement, pour l’analyse quantitative ou qualitative d’espèces chimiques.
Une application possible de l’invention concerne la détermination de la concentration des éléments chimiques ou la classification d’échantillons à partir de données spectrales par exemple acquises au moyen d’une technique de spectroscopie d’émission atomique de plasma induit par laser, ou « Laser-Induced Breakdown Spectroscopy » (LIBS) en anglais. L’invention ne se limite pas à cette technique particulière, elle peut s’appliquer à tout type de technique de spectroscopie qui produit des données multi- ou hyperspectrales ou des données spectrales d’émission ou absorption d’espèces chimiques.
L’invention s’applique à tout type d’analyse spectrale. En fait, l’invention peut être utilisée dans le cadre d’une analyse quantitative, qui consiste, par exemple, à prédire une quantité caractérisant des échantillons à analyser. Elle s’applique également à l’analyse qualitative, comme la segmentation ou l’identification de scènes ou cartographies par une technique qui produit des images multi- ou hyperspectrales ou des spectres d’espèces chimiques obtenus par une technique spectroscopique telle que la LIBS ou autre. De plus, elle peut également s’appliquer à la génération d’échantillons pour la super-résolution et d’autres techniques d’apprentissage non supervisées. La différence étant simplement la nature des variables à prédire ou à traiter, qui sont, par exemple, continues en quantification (par exemple, la concentration d’une espèce), discrètes en classification (par exemple, une étiquette de classe ou catégorie), ou du même type que les données d’entrée pour une analyse non supervisée (par exemple, les valeurs d’intensités des bandes spectrales d’un pixel en super-résolution d’images).
Dans le cadre des données spectrales, différentes méthodes de traitement sont utilisées pour différents types d’analyses. En particulier, des méthodes multivariées d’apprentissage profond, basées principalement sur des réseaux de neurones artificiels, ont été explorées et utilisées, par exemple pour l’analyse quantitative (étalonnage, régression) ou pour la classification des échantillons. Des exemples de telles méthodes sont décrits dans les références [1]-[3].Cependant, ces algorithmes sont, en général, caractérisés par leur capacité d’apprendre à partir d’un nombre de réalisations (spectres) très élevé, ce qui limite leur utilisation dans le cas où les jeux de données disponibles contiennent un nombre restreint de réalisations.
Contrairement aux approches les plus utilisées et basées sur des réseaux de neurones entièrement connectés telles que présentées dans [4], les développements récents dans l'analyse des signatures spectrales ont conduit à l'introduction d'architectures inspirées des algorithmes de détection d'objets et de classification d'images, basés sur des réseaux de neurones convolutifs (voir par exemple [5], [6]). Bien que le même problème se pose pour tous les modèles de réseaux de neurones, ce type d'architecture en particulier vise l'apprentissage de modèles à partir de données d'entraînement, ce qui nécessite un grand nombre de réalisations afin d'apprendre correctement à associer par un modèle, par exemple dans le cadre de l’apprentissage supervisé, des données d’entrée aux données de sortie. A titre d’exemple, les jeux de données standards pour le traitement des images contiennent un nombre de données d'entraînement de l'ordre de à échantillons (voir [20]), alors que les jeux de données LIBS habituels contiennent des dizaines ou des centaines de spectres (voir [7]), ou quelques milliers à dizaines de milliers pour la cartographie LIBS (voir [8]). Ce constat est également vrai pour les autres types de spectroscopie.
L’obtention d’un grand nombre de données spectrales est un problème à résoudre. Par exemple, dans le cadre de la spectroscopie LIBS, la collecte d'un grand nombre de spectres peut être empêchée par la destruction de la surface de l'échantillon, ou par une surface disponible trop petite, voire par une simple question de temps (par exemple, l'impossibilité de sonder suffisamment rapidement une zone donnée).
Au-delà de la spectroscopie LIBS, le déficit de données spectrales d’entrainement peut également être attribué au coût élevé de l'obtention d'un nombre suffisant de données étiquetées pour l’apprentissage.
Il existe donc un besoin pour augmenter de manière réaliste le nombre de données d’apprentissage disponibles pour des données spectrales.
Le problème de carence de réalisations dans le cadre de l’analyse spectrale est rarement abordé dans la littérature. On recense quelques travaux, commentés ci-dessous, visant à enrichir les informations données aux architectures (par exemple réseaux de neurones) ou à se concentrer uniquement sur une partie arbitrairement pertinente de l'information, mais, du point de vue des techniques d’apprentissage profond, l'absence d’un nombre élevé de réalisations différentes (c’est-à-dire des spectres) peut encore conduire à des problèmes de sur-apprentissage ou de mauvaises performances de généralisation.
En général, l’augmentation et la synthèse des données sont des méthodes utilisées dans le cadre de l’apprentissage profond, par exemple dans le cadre de la vision par ordinateur. L’idée de base est de créer un sur-échantillonnage des données d’entrée d’une façon non triviale. Classiquement, avec l’augmentation de données on enrichit les données d’apprentissage en utilisant des transformations (rotations, élargissements, réflexions, etc.) des données d’entrainement pour produire de nouvelles réalisations (voir par exemple [9], [10], [12], [18]) dans la plupart des applications d'apprentissage profond, telles que la classification d'images, les séries temporelles, le traitement du langage naturel, etc. Cette procédure permet de produire un nombre arbitraire (sauf contraintes liées à la taille ou à la forme des données) d’exemples produits directement à partir de la distribution des données d’entrainement. L’effet est une régularisation et stabilisation de l’apprentissage, ce qui génère un modèle qui généralise mieux soit dans le cadre de la classification soit pour des tâches de régression. La synthèse de nouvelles données est couramment employée pour le traitement des images (par exemple, la super-résolution [11]). De plus, le développement de modèles d'apprentissage profond sur des jeux de données plus petits, notamment des jeux de données spectroscopiques ou dans le cadre du « one-shot learning » en vision par ordinateur, est un sujet d’actualité.
Par exemple la référence [2] porte sur une méthode d’« augmentation de données » pour la technique LIBS en utilisant des spectres des éléments chimiques résolus dans le temps pour une analyse multivariée avec des réseaux de neurones peu profonds (« shallow neural networks » en anglais). C'est-à-dire que pour chaque cratère à la surface, au lieu d'une signature spectrale unique, plusieurs spectres sont enregistrés à des délais différents du tir laser. La concaténation de ces spectres est alors utilisée, pour chaque cratère, comme représentative de la mesure, qui possède désormais une direction temporelle supplémentaire, d'où le nom de « spectres résolus dans le temps ». Le jeu de données utilisé pour l'analyse des réseaux de neurones est ainsi constitué d'une collection de spectres résolus dans le temps. Ici, l’appellation « augmentation » des données n’est pas utilisée correctement. En effet, le nombre de réalisations n’est pas effectivement augmenté, mais l’on augmente la quantité d’information pour une réalisation donnée. On pourrait dire que la qualité des données a certainement augmenté, même si aucune nouvelle donnée n’a été produite. L’analyse proposée dans la référence [3] utilise le même type de données résolues dans le temps, sans explicitement parler d’« augmentation de données ».
Les méthodes décrites dans les références [13], [14] utilisent des méthodes d’apprentissage profond, pour l’analyse des données LIBS, basées sur des réseaux de neurones convolutifs. Cependant, le problème de l’augmentation des données n’y est pas abordé. Plus récemment, les auteurs dans [15] ont introduit une technique d'augmentation de données dérivée directement de la méthodologie standard de traitement d'images en apprentissage profond. Leur analyse est, encore une fois, basée sur des réseaux de neurones convolutifs et porte sur des cartographies élémentaires bidimensionnelles avec une résolution spatiale de 150 µm entre les cratères. En partant des cartographies obtenues à partir de l’intensité de raies présélectionnées, ils utilisent des coupes, des recombinaisons, des filtres d'images (par exemple, l’ajout de bruit Gaussien et d’un filtre médian) et des réflexions pour produire des données d'apprentissage supplémentaires pour la classification des échantillons. Notons que, dans ce cas, les auteurs n'utilisent pas directement les informations spectrales contenues dans les données originaires, mais ils extraient des cartographies pour exploiter leurs informations spatiales. L'augmentation est ensuite effectuée directement sur les cartographies. Dans le cadre de la classification d'images, et aux fins illustrées par les auteurs, les techniques utilisées dans l'article peuvent améliorer les capacités de généralisation du réseau classificateur. Cependant, à des fins plus générales, l'utilisation de coupes et de recombinaisons pour générer de nouvelles images ne modifie pas directement les données associées à chaque pixel (c'est-à-dire à chaque cratère), mais les réorganise à travers la cartographie : une telle technique d'augmentation de données conduit à un sur-échantillonnage des données collectées au niveau de la cartographie d’intensité, plutôt qu'à la production de spectres. Par exemple, d'autres types d'analyses, telles que la régression multivariée pour l’analyse quantitative, peuvent ne pas bénéficier largement de ce traitement, car il peut être considéré comme une simple réplication des données d'entrée du réseau de régression (même s'il peut conduire à de légères améliorations des performances). De plus, de très petites cartographies élémentaires, dans lesquelles seul un petit nombre de tirs laser est effectué, peuvent n'en bénéficier que marginalement, car le nombre de transformations pertinentes est considérablement réduit.
L’article de revue [16] présente le concept d'augmentation des données en proposant la génération d'un nombre arbitraire de spectres par l'ajout de bruit aléatoire sur chaque spectre expérimental. Cependant, aucune réalisation de cette technique n’est montrée dans l’article et aucune définition du bruit aléatoire n’est proposée.
Est ainsi formé l’ensemble 100 comportant le compartiment 1 tel que décrit plus haut, et des modules 101 à refroidir, disposés sur la paroi de fond 10.
Chaque tubulure 102 est agencé pour être inséré dans l’organe de connexion fluidique 15 associé du compartiment 1, à travers le manchon de connexion 18.
Ainsi, ce manchon 19 jour le rôle d’un joint d’étanchéité autour de la tubulure du module.
La tubulure 102 du module et l’organe de connexion fluidique 15 du compartiment 1 sont agencés pour coopérer par simple insertion.
Pour la fabrication de l’ensemble 100, il est mis en œuvre l’étape suivante : poser le module 101 dans le compartiment 1 de sorte qu’une tubulure connexion 102 du module s’insère dans l’organe de connexion fluidique 15 du compartiment de sorte que du fluide caloporteur, notamment du fluide réfrigérant puisse circuler entre le compartiment 1 et le module 101.
Le fluide caloporteur peut notamment être un réfrigérant liquide à base de dioxyde de carbone, comme du R744 par exemple, du 2, 3, 3, 3-tétrafluoropropène (ou HFO-1234yf) ou du 1, 1, 1, 2-tétrafluoroéthane (ou R-134a). Le fluide caloporteur peut être un liquide de refroidissement, par exemple de l’eau, incluant éventuellement des additifs.
Les modules de batterie 101 comprennent par exemple une pluralité de cellules au lithium-ion (Li-ion) pour une utilisation dans un véhicule hybride.
Le circuit 11 comprend deux embouts de connexion de fluide 39 visibles sur la .
Formation d’une couche microporeuse MPL en surface d’une couche active pour un convertisseur électrochimique La présente invention concerne la préparation d’une couche microporeuse (MPL), électroconductrice et hydrophobe, utile dans le domaine de la fabrication des convertisseurs électrochimiques, en particulier des piles à combustible, notamment des piles à combustible à membrane échangeuse de protons, et électrolyseurs à membrane polymère.
Plus particulièrement, l’invention se rapporte à une nouvelle méthode permettant de former une couche microporeuse directement en surface d’une couche active dans le cadre de la préparation d’un assemblage membrane-électrodes destiné à un convertisseur électrochimique.
Les piles à combustible à membrane échangeuse de protons (notée PEMFC selon l’acronyme anglais « Proton Exchange Membrane Fuel Cell ») sont des dispositifs de conversion électrochimique de l’énergie, considérés comme une source d’énergie prometteuse pour les applications transport. Bien que cette technologie ait été à l’avant-garde des efforts de commercialisation au cours des deux dernières décennies, surtout par les constructeurs automobiles, des percées sont encore nécessaires pour satisfaire toutes les spécifications de coût et de durabilité.
Le principe de fonctionnement d’une pile PEMFC repose sur la conversion de l’énergie chimique en énergie électrique par réaction catalytique de l’hydrogène et de l’oxygène. Une pile comprend au moins une cellule, mais plus généralement un empilement en série de plusieurs cellules, pour répondre aux besoins des applications. Chaque cellule comprend un assemblage membrane-électrodes (plus connu sous l’acronyme « AME »), appelé communément cœur de pile qui constitue l’élément de base des PEMFC.
Dans le cœur de pile se déroule l’ensemble des phénomènes donnant lieu à la conversion d’énergie. Comme dans tout système électrochimique, il est constitué de deux électrodes, une anode et une cathode, séparées par un électrolyte. Dans le cas de la PEMFC, ce dernier est une membrane polymère d’une épaisseur comprise entre 10 et 20 µm. Les électrodes sont formées de deux parties principales : une couche active (ou CL pour « catalyst layer » en langue anglaise), lieu des réactions électrochimiques catalysées par le platine (5 à 15 µm d’épaisseur), et une couche de diffusion (GDL pour « Gas Diffusion Layer » en langue anglaise), d’une épaisseur comprise entre 150 et 300 µm.
Cette couche de diffusion a un impact significatif à la fois sur les performances et sur la durabilité de la PEMFC, en raison de son rôle sur l’ensemble des phénomènes de transport intervenant au sein du cœur de la pile. Ainsi, la couche de diffusion sert à la collecte du courant, à l’alimentation en gaz réactif, mais aussi à l’élimination de l’eau et de la chaleur produites au sein du cœur de pile.
Pour répondre à l’ensemble de ces exigences, et permettre en particulier une bonne élimination de l’eau, il a été proposé d’inclure une couche microporeuse à base de carbone, dite « MPL » (pour « Microporous layer » en terminologie anglo-saxonne), entre la couche catalytique et la couche de diffusion des gaz.
Plusieurs alternatives pour la formation d’une MPL au niveau d’un assemblage membrane-électrodes sont mises en œuvre à ce jour. La technique la plus courante, représentée en (b) (extrait de la publication [2]) consiste à déposer la couche pour former la MPL au niveau d’une GDL, puis l’ensemble MPL+GDL subit un traitement thermique hydrophobe à très haute température, avant d’être assemblé au niveau d’une structure CCM (« Catalyst Coated Membrane » en terminologie anglo-saxonne, désignant l’assemblage d’une membrane d’électrolyte revêtue sur chacune de ses faces opposées d’une couche catalytique), avec ou sans pressage à chaud.
Selon un mode de réalisation, des organes de fixation tels que des vis peuvent être utilisés pour assembler la couverture et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique.
Selon d’autres modes de réalisation, un filetage peut être ménagé sur l’un parmi la couverture et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique.et un taraudage complémentaire peut être ménagé sur l’autre parmi la couverture et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique.
Selon un mode de réalisation, la première partie et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique sont assemblés l’un sur l’autre de façon amovible.
Le cas échéant, la couverture et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique peuvent former conjointement un couvercle mobile.
Selon un mode de réalisation, des organes de fixation tels que des vis peuvent être utilisés pour assembler la première partie et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique. Les mêmes organes de fixation peuvent assembler d’une part la couverture avec la deuxième partie et d’autre part la première partie avec la deuxième partie.
Selon un mode de réalisation, le boîtier comprend une première liaison élastique reliant la première partie et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique. La première partie et la deuxième partie sont donc reliées élastiquement.
Selon un mode de réalisation, la première partie et la deuxième partie de l’ensemble de parois périphérique sont maintenus l’une sur l’autre au moyen d’au moins un organe de fixation.