INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
On peut définir la formule suivante pour calculer la métrique d’utilité :
Où le dénominateur est un facteur croissant avec le cardinal de . Cela permet de refléter le fait que, plus le nombre de nœuds intégrés dans le sous-ensemble augmente, meilleure est la qualité du canal établi entre la source et la destination (donc meilleure est l’information mutuelle). Par conséquent, cette amélioration de l’information mutuelle est pondérée par un coût en matière de nombre de nœuds impliqués dans une retransmission.
5.4. Décroissance logarithmique
Dans un exemple de réalisation, le dénominateur présente une croissance logarithmique. Par croissance logarithmique, il est entendu au moins logarithmique, c’est-à-dire que la croissance du dénominateur est soit logarithmique, soit plus rapide (linéaire, quadratique, exponentielle, etc.).
Dans ce cas, la métrique d’utilité d’un sous-ensemble est déterminée selon la formule suivante :
Où est un coefficient de normalisation, croissant avec le cardinal de . Par croissant, on entend (ce qui autorise un coefficient constant).
Ici, la métrique d’utilité d’un sous-ensemble est donc inversement proportionnelle à une fonction croissante de la taille dudit sous-ensemble , ladite fonction croissante présentant une croissance logarithmique.
Le choix d’un dénominateur du type provient du fait que, dans les régimes limités en puissance, l’information mutuelle augmente linéairement avec la puissance reçue alors qu’elle augmente de manière logarithmique à fort SNR ou régime limité en bande. Ainsi, la transmission par un nœud actif supplémentaire ( i.e. son intégration dans un sous-ensemble en augmentant la métrique d’utilité) est autorisée si celui-ci contribue à une augmentation logarithmique de l’efficacité spectrale. La prise en compte du caractère discret des entrées du canal via l’information mutuelle est aussi importante, car l’information mutuelle est plafonnée par le nombre de bits portés par la modulation. Lorsque le nombre de nœuds inclus dans l’ensemble actif est très grand, augmenter la puissance n’amène que des gains négligeables en efficacité spectrale, bien inférieurs à une augmentation logarithmique.
Dans un exemple, la métrique d’utilité d’un sous-ensemble est proportionnelle à l’information mutuelle relative audit sous-ensemble.
Dans un exemple, la métrique d’utilité d’un sous-ensemble ( ) est inversement proportionnelle à une fonction croissante de la taille dudit sous-ensemble ( ), ladite fonction croissante présentant une croissance logarithmique.
Dans cet exemple, on se place dans un scenario, dit scénario de référence, correspondant à des évanouissements égaux pour tous les liens entre les sources appartenant à ( ) et la destination ( ). Dans ce cas la puissance reçue à destination est proportionnelle à la cardinalité du sous-ensemble ( ). Cela permet d’obtenir une approximation du comportement asymptotique du comportement de l’information mutuelle relative au sous-ensemble ( ).
Ici, la croissance de l’information mutuelle est pondérée par un dénominateur dont la croissance est logarithmique. Le choix d’un quotient de croissance au moins logarithmique provient du fait que l’information mutuelle est une grandeur qui croît de manière logarithmique à l’asymptote, c’est-à-dire lorsque le cardinal de l’ensemble actif devient très grand. Ce choix de dénominateur, de croissance logarithmique, permet de contrebalancer cette croissance logarithmique à l’asymptote. La présence d’un tel dénominateur de croissance logarithmique permet de déterminer un ensemble actif de plus petite taille que si la métrique d’utilité ne dépendait que de l’information mutuelle.
Le dénominateur peut croître de manière logarithmique ou de manière plus rapide que logarithme. Plus précisément, dans un régime limité en puissance (ou régime à bas rapport signal à bruit (SNR)), l’information mutuelle présente une croissance linéaire (par rapport à la puissance reçue, i.e. par rapport à la taille du sous-ensemble dont la métrique d’utilité est calculée pour le scenario de référence). Dans un régime limité en bande (ou régime à fort SNR), l’information mutuelle croît de manière logarithmique. Ainsi, l’ajout d’un nœud actif supplémentaire au sous-ensemble n’est autorisée que si celui-ci contribue à une augmentation au moins logarithmique de l’efficacité spectrale donnée par la valeur de l’information mutuelle en nombre de bits par « channel use » ou bits par seconde et par hertz (au moins le gain du régime limité en bande ou à fort SNR).
De plus, le caractère discret des entrées du canal, pris en compte dans le calcul de l’information mutuelle, entraîne le fait que l’information mutuelle est plafonnée par le nombre de bits q portés par la modulation. De fait, augmenter la puissance (donc la taille du sous-ensemble dont on détermine la métrique) n’amène asymptotiquement (i.e. quand la taille de ce sous-ensemble devient très grande) que des gains en efficacité spectrale négligeables. Dit autrement, ajouter un nœud à ce sous-ensemble de grand cardinal n’augmente l’information mutuelle que d’une valeur réduite, puisque cette information mutuelle est majorée par q, et que le sous-ensemble ayant un grand cardinal présente déjà une information mutuelle proche de q. L’augmentation potentielle de l’information mutuelle devient alors négligeable par rapport à la croissance logarithmique du dénominateur. L’ensemble actif ainsi déterminé (comme optimal au sens de la métrique parmi les ensembles dont la métrique est calculée) est de taille réduite, comparé au premier ensemble comprenant tous les nœuds.
Dans un exemple, le procédé comprend le calcul de la métrique d’utilité est effectué pour tous les sous-ensembles pris parmi le premier ensemble de nœuds.
Ce schéma de détermination d’un ensemble actif est dit exhaustif. Ici, la destination détermine la métrique d’utilité de tous les sous-ensembles de l’ensemble, avant de déterminer le meilleur sous-ensemble au sens de la métrique d’utilité. Cela permet avantageusement de trouver l’ensemble actif optimal pour la métrique d’utilité.
Dans un exemple, le procédé comprend en outre la construction d’un sous-ensemble ( ) initialement égal à l’ensemble vide, ladite construction comprenant au moins une itération des étapes suivantes :
- déterminer un nœud ( ) extérieur au sous-ensemble ( ) présentant le plus grand rapport signal à bruit (SNR),
- si l’ajout dudit nœud ( ) au sous-ensemble ( ) améliore la métrique d’utilité du sous-ensemble ( ), ajouter le nœud ( ) au sous-ensemble ( ),
à la dernière itération, le sous-ensemble ( ) ainsi construit étant l’ensemble actif ( ).
Le schéma de détermination de cet exemple de détermination d’un ensemble actif est heuristique. Dit autrement, il s’agit d’une approximation, comparé au schéma exhaustif décrit plus haut. Ce schéma heuristique est considérablement plus rapide à exécuter, dès lors que le nombre de nœuds pouvant potentiellement aider croît.
De plus, ce schéma est optimal lorsqu’on est dans un cas dit « equal gain combining », dans lequel tous les nœuds relais connaissent le CSI de leur canal avec la destination. Chacun de ces nœuds peut alors connaître la phase de son canal avec la destination, et compenser cette phase. Cela permet à la destination de recevoir tous les messages en même temps. La combinaison de ces redondances est alors cohérente. Dans ce cas, la meilleure information mutuelle pour un nombre donné de nœuds relais actifs est celle liée à l’ensemble des N nœuds relais ayant les meilleurs SNR (i.e. les meilleures qualités de canal avec la destination). Dans un autre exemple, le procédé comprend en outre
- la détermination, pour au moins une source ( ) non décodée par la destination, d’un ensemble ( ) associé comprenant les nœuds ayant décodé sans erreur le message émis par ladite source non décodée par la destination, et la détermination de l’information mutuelle relative audit ensemble ( ) associé, et
- la détermination, parmi l’au moins une source non décodée, de la source dont l’ensemble associé présente l’information mutuelle relative la plus élevée, et
Le circuit 300 comprend en outre un circuit de sortie formé d’un transistor à source suiveuse 310, d'un transistor de sélection 312 et d'un transistor de réinitialisation 314, ces transistors étant par exemple des transistors MOS à canal n. Le noeud de détection SN est couplé au noeud de commande du transistor 310, qui a par exemple son drain couplé à la source de tension d’alimentation Vdd, et sa source couplée à une ligne de sortie 316 du circuit de pixels 300 par le transistor 312 qui est commandé par un signal Vsel appliqué à sa grille. Le noeud de détection SN est aussi couplé à la source de tension d’alimentation Vdd à travers le transistor 314 qui est commandé par un signal Vres appliqué à sa grille. Dans des variantes de réalisation, le circuit de sortie pourrait être partagé par plusieurs pixels, le noeud de détection SN étant par exemple couplé au circuit d’échantillonnage d’un ou plusieurs pixels adjacents.
Le circuit 300 comprend en outre par exemple un transistor 318 couplant le noeud 302 à la source de tension d’alimentation Vdd et permettant à la photodiode PD d’être réinitialisée. Le transistor 318 est par exemple commandé par un signal Vres PD . Il permet donc de contrôler le temps d’exposition en assurant une vidange de la photodiode PD avant un démarrage d’intégration synchrone pour toutes les photodiodes PD du capteur et d’assurer une fonction d’anti-éblouissement afin d’éviter un débordement de la photodiode dans les mémoires mem 1 lors de la lecture globale de la matrice.
Selon un mode de réalisation, le dispositif d'acquisition d'images 12 permet en outre l'acquisition d'une images en lumière visible, appelée image 2D par la suite. Dans ce but, certains des photodétecteurs 101 du capteur W1 sont adaptés à capter un rayonnement en lumière visible. Les pixels P1 du capteur W1 captant la lumière visible sont appelés pixels 2D par la suite. Un pixel d'une image correspond à l'élément unitaire de l'image affichée par un écran d'affichage. Pour l'acquisition d'images couleur, le capteur W1 comprend en général pour l'acquisition de chaque pixel d'une image au moins trois pixels 2D, qui capent chacun un rayonnement lumineux sensiblement dans une seule couleur (par exemple, le rouge, le vert et le bleu).
La est une vue en coupe illustrant de façon schématique et partielle un autre mode de réalisation du dispositif d'acquisition d'images 12 comprenant des pixels Z et des pixels 2D. Le dispositif d'acquisition d'images 12 représenté en comprend l'ensemble des éléments du dispositif d'acquisition d'images 12 représenté en , à la différence certains pixels P1 sont des pixels Z utilisés pour la déterminations du degré de polarisation estimé et que d'autres pixels P1 sont des pixels 2D. Le polariseur 22 n'est présent que sur les pixels Z et n'est pas présents sur les pixels 2D. En outre, les filtres 118 recouvrant des pixels 2D peuvent correspondre à des filtres colorés. De plus, chaque pixels 2D peut être recouvert d'un filtre 120 bloquant le rayonnement aux longueurs d'onde des sources 16 et 20.
La est une vue de dessus schématique représentant un exemple d'agencement de pixels 2D pour l'acquisition d'une image 2D en couleur et de pixels Z du dispositif d'acquisition d'images 12 de la . Les pixels 2D sont agencés selon une matrice de Bayer, c’est-à-dire par groupes de quatre pixels 2D agencés en carré, dont deux pixels 2D diagonalement opposés captent respectivement un rayonnement lumineux sensiblement de couleur rouge (R) et bleue (B), et dont les deux autres pixels diagonalement opposés captent un rayonnement lumineux sensiblement de couleur verte (G). La surface en vue de dessus d'un pixel Z correspond sensiblement à la somme des surfaces en vue de dessus de quatre pixels 2D.
La est une vue de dessus schématique représentant un autre exemple d'agencement de pixels 2D pour l'acquisition d'une image 2D en couleur et de pixels Z du dispositif d'acquisition d'images 12 de la . Les pixels 2D sont agencés selon une matrice de Bayer à la différence qu'un pixel 2D captant un rayonnement lumineux sensiblement de couleur verte (G) est remplacé par un pixel Z. Les dimensions d'un pixel Z correspond sensiblement aux dimensions d'un pixel 2D.
La est une vue en coupe illustrant de façon schématique et partielle un autre mode de réalisation d'un dispositif d'acquisition 12 comprenant des pixels Z et des pixels 2D.
Le dispositif 12 de la 2 comprend : - un premier capteur W1' comprenant une pluralité de pixels P1 correspondant à des pixels 2D et une pluralité de fenêtres F répartis sur la surface du capteur, les éléments communs entre le premier capteur W1' et le capteur W1 représenté en étant indiqués par les mêmes références ; et - un deuxième capteur W2 formé dans et sur un deuxième substrat semiconducteur 130, par exemple un substrat en silicium monocristallin, le capteur W2 étant accolé à la face arrière du capteur W1' et comprenant une pluralité de pixels P2 correspondant à des pixels Z et disposés respectivement en regard des fenêtres F du capteur W1'.
Les fenêtres F du capteur W1' sont transmissives dans la gamme d'émission des sources lumineuses 16 et 20 de façon à permettre la détection du signal lumineux retour par les pixels P2 du capteur W2. A titre d'exemple, le coefficient de transmission des fenêtres F du capteur W1' dans la gamme de longueurs d'ondes d'émission des sources lumineuses 16 et 20 est supérieur à 50 %.
Le signal lumineux retour réfléchi par la scène est capté par les pixels P2 du capteur W2, de façon à déterminer le degré de polarisation estimé DOP' en différents points de la scène. Les pixels P1 du capteur W1' sont quant à eux aptes à capter de la lumière visible émise par la scène pour former une image 2D de la scène. Les fenêtres F du capteur W1' sont transmissives dans la gamme d'émission de la source lumineuse de façon à permettre la détection du signal lumineux retour par les pixels de profondeur P2 du capteur W2. A titre d'exemple, le coefficient de transmission des fenêtres F du capteur W1' dans la gamme de longueurs d'ondes d'émission de la source lumineuse est supérieur à 50 %.
Dans l'exemple représenté, chaque pixel P1 du capteur W1' comprend une photodiode 101 comprenant une ou plusieurs régions implantées localisées formées dans le substrat semiconducteur 100. Dans cet exemple, la ou les régions implantées de la photodiode 101 sont disposées du côté de la face arrière du substrat 100. Chaque pixel P1 peut en outre comprendre un ou plusieurs composants supplémentaires (non représentés), par exemple des transistors de contrôle, formés du côté de la face arrière du substrat 100, par exemple dans le substrat 100 et sur la face arrière du substrat 100. Le capteur W1' comprend en outre un empilement d'interconnexion 110, constitué de couches diélectriques et conductrices alternées revêtant la face arrière du substrat 100, dans lequel sont formées des pistes et/ou bornes de connexion électrique 111 connectant les pixels P1 du capteur à un circuit périphérique de commande et d'alimentation, non représenté.
Dans l'exemple représenté, le capteur W1' comprend des murs d'isolation verticaux 103 traversant le substrat 100 sur toute son épaisseur et délimitant des portions 100F de substrat correspondant respectivement aux différentes fenêtres F du capteur W1'. Les murs d'isolation verticaux 103 ont notamment une fonction d'isolation optique, et peuvent en outre avoir une fonction d'isolation électrique. A titre d'exemple, les murs d'isolation verticaux 103 sont en un matériau diélectrique, par exemple de l'oxyde de silicium. Des murs d'isolation similaires peuvent en outre être prévus entre les pixels P1 du capteur W1'.
Dans l'exemple représenté, le substrat 100 du capteur W1' ne comprend pas de région implantée localisée dans les portions de substrat 100F des fenêtres F du capteur W1', de façon à maximiser la transparence du substrat dans les fenêtres F.
Selon un aspect du mode de réalisation de la , chaque fenêtre transmissive F comprend en outre, du côté de la face arrière du substrat 130, une région en silicium amorphe 50 située en vis-à-vis de de la portion de substrat 100F de la fenêtre F. La région 50 est en contact, par sa face avant, avec la face arrière de la portion de substrat 100F, et s'étend sur sensiblement toute la surface de la fenêtre F. Dans cet exemple, l'empilement d'interconnexion 110 est interrompu en vis-à-vis de chaque fenêtre transmissive F. La région de silicium amorphe 50 est située dans la zone d'interruption de l'empilement d'interconnexion 110. La région de silicium amorphe 50 s'étend par exemple sur sensiblement toute l'épaisseur de l'empilement d'interconnexion 110. L'épaisseur de la région de silicium amorphe 50 est par exemple sensiblement identique à celle de l'empilement d'interconnexion 110, par exemple comprise entre 3 et 15 µm, par exemple entre 5 et 10 µm.
De préférence, la région de silicium amorphe 50 est en contact, sur toute sa périphérie et sur sensiblement toute sa hauteur, avec un matériau d'indice de réfraction plus faible que celui du silicium amorphe, par exemple de l'oxyde de silicium. Ainsi, la lumière en provenance de la portion de substrat 100F de la fenêtre F est guidée verticalement vers le pixel P2 sous-jacent.
Chaque fenêtre F a par exemple, en vue de dessus, des dimensions sensiblement identiques aux dimensions des pixels P1 du capteur W1'. A titre d'exemple, en vue de dessus, la plus grande dimension de chaque pixel P1 ou fenêtre F du capteur W1' est inférieure à 10 µm, par exemple inférieure à 5 µm, par exemple inférieure à 2 µm, par exemple de l'ordre de 1 µm.
L’utilisation d’une base de données orientée graphes est avantageuse puisque les relations entre les différentes entrées de la base de données sont stockées dans la base de données elle-même, et n’ont pas à être déterminées à la volée, sur réception d’une requête spécifique. De cette manière, le temps de réponse est considérablement réduit, même pour des requêtes complexes. Par ailleurs, une base de données orientée graphe est particulièrement adaptée à l’Internet des Objets et aux systèmes complexes puisqu’elle permet de stocker une grande quantité de données (potentiellement complexes), sans que ceci n’affecte le traitement d’une requête dans une telle base.
Selon une implémentation particulière, le module de gestion est configuré pour gérer au moins un premier et deuxième jumeaux numériques liés entre eux par une relation sémantique, et le module de gestion comprend une indication selon laquelle les représentations des premier et deuxième jumeaux numériques sont également liées entre elles.
Cette implémentation est avantageuse en ce qu’elle permet de gérer un système complexe constitué d'un grand nombre de jumeaux en interaction.
Selon une implémentation particulière, le module de gestion comprend : un module de réception d’une instruction visant à interagir avec un jumeau numérique (J) ; un module de détermination qu’un agent dudit module de gestion n’a pas été préalablement associé audit jumeau numérique (J) ; un module d’instanciation d’un agent associé audit jumeau numérique (J) configuré pour instancier ledit agent en mémoire de manière dynamique ; et, un module d’instanciation configuré pour instancier une représentation.
Selon une implémentation particulière, l’agent comprend en outre : un module d’accès au jumeau numérique (J) ; et, un module de gestion d’au moins un ensemble d’interfaces de programmation spécifiant les méthodes applicables au jumeau numérique (J).
Selon une implémentation particulière, le module de gestion comprend en outre un module de réponse configuré pour générer une réponse représentative de la réussite de l’application d’une méthode sur un jumeau numérique.
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé de gestion de jumeaux numériques par un système de gestion de jumeaux numériques, le procédé comprenant: la réception d’une instruction visant à interagir avec un jumeau numérique (J) ; la détermination qu’aucun agent dudit module de gestion n’a été préalablement associé audit jumeau numérique (J) ; l’instanciation d’un agent associé audit jumeau numérique (J), l’instanciation étant réalisée en mémoire et de manière dynamique ; et, l’instanciation d’une représentation d’un jumeau numérique, en fonction de données d’association.
Selon un troisième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de gestion, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention.
la représente schématiquement un premier exemple de réalisation, conforme à l’invention, d’un système de gestion de jumeaux numériques.
la représente schématiquement un deuxième exemple de réalisation, conforme à l’invention, d’un système de gestion de jumeaux numériques.
la illustre schématiquement un exemple d’agents associés à des jumeaux numériques liés entre eux par une relation sémantique.
la illustre schématiquement un exemple d’agents associés à des jumeaux numériques appartenant à un même système de jumeaux numériques.
la représente schématiquement un exemple de systèmes de jumeaux numériques liés entre eux par une relation sémantique.
Un jumeau numérique peut être défini comme une réplication numérique d’un objet réel ou d’un procédé, qui présente la particularité d’évoluer en fonction des transformations de l’objet ou du procédé auquel il est attaché. La particularité d’un jumeau numérique est de s’appuyer sur un modèle physique qui est alimenté en continu par des données collectées via des capteurs disposés sur ou à proximité de l’objet réel, ou issues d’une inspection à un certain instant de cet objet.
Ainsi, à la différence d’une modélisation numérique classique, un jumeau numérique est généralement configuré pour fournir à chaque instant des informations sur l’état actuel de fonctionnement de l’objet réel auquel il est relié, mais également pour simuler un scénario, voire prédire ou anticiper certaines situations au regard du fonctionnement actuel de cet objet.
Dans le domaine de l’industrie, et en particulier de l’aérospatial ou de la construction automobile, les jumeaux numériques sont de plus en plus populaires car ils offrent une surveillance accrue, permettent d’anticiper d’éventuelles pannes et facilitent ainsi les prises de décision. Ils sont également de plus en plus utilisés pour le suivi de systèmes complexes, tels que les villes, puisqu’ils permettent d’inclure des données de construction et de gestion des bâtiments, ainsi que des données issues des réseaux de transport et d’énergie.
Cependant, de manière conventionnelle, de tels systèmes complexes utilisent une pluralité de jumeaux numériques qui sont généralement conçus par différents fournisseurs de jumeaux numériques, selon un certain format de données, parfois propriétaire. Ces différents jumeaux numériques, qui représentent des sous-systèmes ou des objets réels du système complexe, ne sont alors pas interopérables entre eux, et l’intérêt d’un jumeau numérique d’un tel système complexe s’en trouve alors limité.
À titre d’exemple, dans le cadre d’une ville, les autoroutes, les ponts et tunnels, les chemins de fer, les métros, et les autres infrastructures de transport sont généralement exploités et entretenus par plusieurs opérateurs. Chaque opérateur peut décider de concevoir un jumeau numérique de l’infrastructure qu’il gère, mais celui-ci est généralement réalisé indépendamment des autres jumeaux numériques représentant les autres infrastructures de transport de la ville. Pour que ces opérateurs puissent coopérer plus efficacement et ainsi améliorer l’exploitation, la planification et le développement de l’infrastructure de transport, il s’avère donc souhaitable d’améliorer la coopération entre ces différents jumeaux numériques.
La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant, en proposant une solution qui permette de gérer un jumeau numérique et d’en stocker une représentation dans une base de données, sans que cette représentation ne suivre un schéma de données prédéterminé.