INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En effet, de façon connue en soi, pour réaliser les analyses statistiques et/ou prédictives qui lui sont demandées, une fonction réseau NWDAF (et a fortiori l’entité NWDAF 2 et son module 2C de traitement) a à sa disposition une pluralité de techniques d’analyse qu’elle peut utiliser en fonction de la nature des analyses qui lui sont demandées. Par exemple, pour une analyse statistique portant sur des comportements passés, des modèles classiquement utilisés par une fonction réseau NWDAF sont notamment : un modèle réalisant une moyenne mobile sur tout ou partie des données collectées par la fonction réseau NWDAF ; un modèle réalisant une moyenne exponentielle mobile sur tout ou partie des données collectées par la fonction réseau NWDAF ; etc. Pour une analyse prédictive portant sur des comportements à venir, les modèles de prédiction classiquement utilisés par une fonction réseau NWDAF s’appuient notamment sur des techniques de modélisation de séries temporelles utilisant des techniques d’apprentissage automatique (ou « Machine Learning » en anglais), supervisé ou non supervisé, pouvant exploiter des algorithmes très variés, tels que des chaînes de Markov, des réseaux de neurones (ex. réseaux de neurones de type LSTM pour « Long Short Term Memory » en anglais), un lissage exponentiel (ou « exponential smoothing » en anglais), des modèles de type ARCH (pour « AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity » en anglais), ou de type ARMA ou ARIMA qui combinent processus autorégressif (AR pour « AutoRegressive » en anglais), moyenne mobile (MA pour « Moving Average » en anglais) et éventuellement intégration (I pour « Integrated » en anglais), etc.
En outre, chacune des techniques d’analyse précitées peut être paramétrée de façon différente, ou s’appuyer sur des jeux de données ayant des caractéristiques distinctes (outre la nature des données collectées, telles que la quantité de données, etc.) pour l’analyse ou pour l’entraînement de ladite technique d’analyse, ce qui conduit à autant de modèles distincts pouvant être sélectionnés par le l’entité NWDAF 2. Le contexte CTX fournit à cette dernière un guide qui lui permet de faire une sélection éclairée et pertinente du modèle d’analyse à appliquer pour répondre à la requête de l’entité AMF 3-1, et plus particulièrement d’au moins un élément parmi : une technique d’analyse statistique ou prédictive à utiliser pour réaliser l’analyse parmi une pluralité de techniques prédéfinies, comme par exemple, un modèle ARIMA, un modèle ARCH, un lissage exponentiel, une moyenne mobile, etc. La sélection peut être opérée par exemple parmi différentes familles de modèles connus tels que ceux précités ou des combinaisons de tels modèles ; et/ou au moins une caractéristique (ex. une quantité de données) d’un jeu de données à utiliser pour réaliser l’analyse et/ou entraîner une technique d’analyse utilisée pour réaliser l’analyse ; et/ou un paramétrage (ex. dans un réseau de neurones, nombre de couches, de neurones par couches, poids synaptiques, etc.) d’une technique d’analyse utilisée pour réaliser l’analyse. Il convient de noter qu’un tel paramétrage ne se limite pas à la prise en compte des paramètres d’entrée fournis par l’entité AMF 3-1 à l’origine de la requête REQ.
Dans le mode de réalisation décrit ici, la sélection d’un modèle d’analyse par le module 2C de traitement en fonction du contexte CTX déterminé par le module 2B de détermination est permise via une (pré)configuration préalable de l’entité NWDAF 2. Plus spécifiquement, on suppose que lors d’une étape préliminaire de configuration (étape F00), l’entité NWDAF 2 a été configurée, par exemple par l’opérateur du réseau NW via une interface appropriée ou l’utilisation d’un protocole de configuration approprié, avec une liste LIST de modèles d’analyse statistique et prédictive, dans laquelle chaque modèle d’analyse est associé à au moins un contexte de formulation d’une requête. Cette liste LIST est mémorisée par exemple dans la mémoire non volatile NVM de l’entité NWDAF 2. Il convient de noter qu’un contexte de formulation peut être associé à plusieurs modèles d’analyse ou à une famille de modèles d’analyse.
A titre illustratif, pour les contextes de définition d’une zone d’enregistrement d’un UE et d’optimisation du paging évoqués précédemment, on peut envisager dans la liste LIST les associations suivantes : Contexte CTX Modèle(s) d’analyse MOD(CTX) Détermination de la zone d’enregistrement d’un UE Réseau de neurones de type LSTM Optimisation du paging Chaîne de Markov
Bien entendu, cet exemple n’est donné qu’à titre illustratif et n’est pas limitatif de l’invention, d’autres contextes, modèles d’analyse et associations pouvant être envisagés en variante ou en complément.
Ainsi, lors de l’étape de sélection F40, le module 2C de traitement de l’entité NWDAF 2 consulte la liste LIST préconfigurée lors de l’étape F00, et sélectionne un modèle d’analyse MOD(CTX) dans la liste LIST, associé au contexte CTX. Si plusieurs modèles d’analyse sont possibles, le module 2C de traitement en choisit un, par exemple en tenant compte de critères comme le temps de calcul ou la puissance de calcul nécessaire au regard de tout ou partie des paramètres P-DEF fournis dans la requête REQ (par exemple, du niveau de précision et/ou du délai de fourniture des résultats d’analyse).
Il convient de noter que la liste LIST stockée dans la mémoire non volatile NVM de l’entité NWDAF 2 n’est pas nécessairement figée, et peut être amenée à évoluer au cours du temps (étape F00’).
Ainsi, la liste LIST peut être mise à jour et/ou complétée pour refléter cette évolution de façon similaire ou identique à ce qui a été décrit précédemment pour l’étape F00.
En variante, elle peut être mise à jour par l’entité NWDAF 2 elle-même, par exemple par son module 2C de traitement, lors d’une phase d’apprentissage ou d’entraînement, au cours de laquelle le module 2C de traitement peut être amené à réviser les associations comprises dans la liste LIST entre modèles d’analyse et contextes de formulations, et/ou créer de nouvelles associations portant sur de nouveaux modèles d’analyse et/ou de nouveaux contextes de formulation. Ces nouveaux modèles d’analyse et/ou contextes de formulation peuvent être communiqués à l’entité NWDAF 2 par l’opérateur du réseau ou par un autre acteur, par exemple le concepteur de l’entité NWDAF 2, ou être déterminés également par apprentissage. Cette phase d’apprentissage peut s’appuyer comme données d’apprentissage sur les analyses précédemment réalisées par le module 2C de traitement. Elle peut également ou en variante exploiter des données d’apprentissage fournies par un tiers, comme par exemple par l’opérateur du réseau, par le concepteur de l’entité NWDAF 2, etc.
Plus particulièrement, pour tout ou partie des analyses réalisées par le module 2C de traitement, celui-ci peut évaluer la qualité des résultats obtenus à l’aide d’indicateurs de qualité déterminés. A cet effet, le module 2C de traitement peut par exemple, suite à l’obtention d’un résultat d’analyse tel qu’une prédiction, continuer à collecter des données et vérifier que la prédiction obtenue est correcte, ou réévaluer à partir de ces nouvelles données une nouvelle prédiction et comparer la prédiction réévaluée avec la prédiction initiale. Bien entendu, d’autres techniques peuvent être envisagées pour évaluer la qualité des résultats obtenus par le module 2C de traitement.
Lors de la phase d’apprentissage, le module 2C de traitement corrèle les modèles d’analyse statistique dont il dispose, les différentes valeurs possibles de contextes de formulation, et les indicateurs de qualité des analyses réalisées à partir de ces modèles d’analyse pour ces contextes de formulation. Puis il sélectionne, pour un contexte de formulation donné, le ou les modèles d’analyse conduisant aux meilleurs indicateurs de qualité. Il met alors à jour la liste LIST avec les (nouvelles) associations contexte – modèle(s) d’analyse ainsi obtenues le cas échéant (autrement dit, il met à jour/corrige certaines associations de la liste LIST et/ou complète la liste LIST avec de nouvelles associations obtenues lors de la phase d’apprentissage). Il convient de noter que le module 2C de traitement peut exécuter plusieurs phases d’apprentissage à différents instants en fonction des données d’apprentissage dont il dispose ; ainsi notamment, il peut lors d’une phase d’apprentissage, cibler les données d’apprentissage qu’il utilise en ne retenant que les données d’apprentissage associées à un contexte de formulation particulier, pour déterminer le(s) modèle(s) d’analyse le(s) plus pertinent(s) pour ce contexte, et faire évoluer ce contexte de formulation d’une phase d’apprentissage à une autre.
Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre.
Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, le contrôle d’un d’un véhicule, par exemple un véhicule autonome ou semi-autonome, c’est-à-dire un véhicule circulant sous le contrôle, au moins partiellement, d’un ou plusieurs systèmes ADAS, est mis en œuvre en fonction de l’usure des plaquettes de frein. L’usure des plaquettes des freins est déterminée en la catégorisant en temps réel par classification d’un ensemble de données.
A cet effet, des premières données représentatives du comportement dynamique du véhicule sont reçues ou collectées depuis un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule. Des deuxièmes données représentatives de l’environnement dans lequel évolue le véhicule sont également reçues ou collectées. Des troisièmes données représentatives du changement des plaquettes de frein, par exemple à une date déterminée, sont également reçues ou collectées.
Les premières et/ou deuxièmes données sont traitées pour estimer un niveau d’usure des plaquettes de frein et pour déterminer un mode ou style de conduite du véhicule (par exemple correspondant à un mode dit sportif, à un mode dit calme, à un mode dit régulier, etc.).
L’ensemble de données utilisées pour déterminer la catégorie représentant l’usure des plaquettes de frein comprend avantageusement les troisièmes données, des quatrièmes données représentatives de l’estimation de l’usure des plaquettes de frein et des cinquièmes données représentatives du mode de conduite déterminé.
L’usure des plaquettes entraine un allongement des distances de freinage et une réduction de l’efficacité du freinage du véhicule, ce qui a pour effet de réduire la sécurité du véhicule.
La classification est par exemple mise en œuvre dans une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple mise en œuvre avec un réseau de neurones. Une telle méthode permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel l’usure des plaquettes de frein en fonction de données courantes du véhicule et de son environnement, sur la base d’un modèle appris à partir de mêmes données d’un ensemble d’autres véhicules.
Un tel avantage est obtenu par la détermination, lors d’une phase d’apprentissage, de la corrélation entre les données collectées d’un ensemble de véhicules et représentant l’utilisation réelle qui est faite de ces véhicules avec un ensemble de niveaux ou catégories d’usure des plaquettes de frein de ces mêmes véhicules.
La prédiction du niveau d’usure des plaquettes de frein permet d’anticiper un problème pour potentiellement le corriger avant son apparition en contrôlant le ou les systèmes ADAS contrôlant le véhicule, améliorant la prévention du défaut ou d’un risque pour le véhicule et ses passagers.
Les autres procédés de préparation et paramètres étaient compatibles avec ceux du mode de réalisation 1.
Mode de réalisation 7 Ce mode de réalisation différait du mode de réalisation 1 par le fait que la durée du traitement thermique de l’étape (2) de ce mode de réalisation était de 5 heures.
Mode de réalisation 8 Ce mode de réalisation différait du mode de réalisation 1 par le fait que la température du traitement thermique de l’étape (2) de ce mode de réalisation était de 500 °C.
Exemple comparatif 1 Cet exemple comparatif différait du mode de réalisation 1 par le fait que l’hexafluoronickelate de potassium n’a pas été ajouté dans l’étape (2) de cet exemple comparatif.
Exemple comparatif 2 Cet exemple comparatif différait du mode de réalisation 1 par le fait que l’on utilisait du permanganate de potassium pour l’oxydation dans cet exemple comparatif, et le procédé de préparation a été le suivant :
on a oxydé du Ni 0,9 Co 0,05 Mn 0,05 (OH) 2 par utilisation de permanganate de potassium (rapport en masse 5:100), puis on l’a mélangé à du LiOH (rapport en moles du Li au Ni 1:0,9) pendant 5 heures dans un broyeur à billes efficace pour obtenir un matériau uniformément mélangé ; le matériau mélangé a été placé dans un four atmosphérique dans lequel on a introduit 3 l/min d’oxygène, la température dans le four a atteint 800 °C pour une vitesse de montée en température de 5 °C/min, puis le matériau mélangé ci-dessus a été fritté pendant 8 heures à température constante puis refroidi à la température ambiante après calcination, et les grosses particules ont été éliminées sur un tamis de 300 mesh, de façon à obtenir le matériau de cathode à haute teneur en nickel LiNi 0,9 Co 0,05 Mn 0,05 O 2 .
Exemple comparatif 3 Cet exemple comparatif différait du mode de réalisation 3 par le fait que l’hexafluoronickelate de potassium n’a pas été ajouté dans l’étape (2) de cet exemple comparatif.
Les autres procédés de préparation et paramètres étaient compatibles avec ceux du mode de réalisation 3.
Les matériaux de cathode à haute teneur en nickel fournis dans les modes de réalisation 1 à 8 et les exemples comparatifs 1 à 3 ont été utilisés pour fabriquer des piles de type bouton pour un essai de performances électrochimiques de batteries lithium-ion. L’essai comprenait spécifiquement les étapes suivantes : une matière active de cathode a été uniformément mélangée à du noir d’acétylène et à du poly(fluorure de vinylidène) (PVDF), avec de la N-méthylpyrrolidone comme solvant selon une proportion en masse de 9,2:0,5:0,3, et le mélange obtenu a été appliqué sur une feuille d’aluminium, soumis à un séchage forcé à l’air pendant 8 heures à 80 °C puis séché pendant 12 heures sous vide à 120 °C. On a monté une batterie dans une boîte à gants avec protection par argon, une cathode était une feuille de lithium métallique, un séparateur était un film de polypropylène, et l’électrolyte était 1 M LiPF 6 -EC/DMC (1:1，v/v), la coque de la pile bouton 2032 a été montée dans une pile de type bouton dans la boîte à gants sous protection par argon, puis on a mené l’essai de performances électrochimiques sous 3,0-4,5 V à 25 °C. Les résultats sont présentés dans le [Tableau 1] 1 ci-dessous. Capacité de décharge 0,1C, mAh/g Capacité spécifique de décharge après 100 cycles, mAh/g Taux de rétention de la capacité après 100 cycles (%) Mode de réalisation 1 225,2 199,3 88,5 Mode de réalisation 4 221,9 194,7 87,7 Mode de réalisation 5 227,6 194,1 85,3 Mode de réalisation 6 229,1 191,9 83,8 Mode de réalisation 7 220,7 194,9 88,3 Mode de réalisation 8 210,9 182,2 86,4 Exemple comparatif 1 193,5 154,6 79,9 Exemple comparatif 2 180,4 161,2 89,4 Mode de réalisation 2 223,8 197,4 88,2 Mode de réalisation 3 206,9 187,4 90,6 Exemple comparatif 3 184,7 147,2 79,7
Il ressort des résultats des données du mode de réalisation 1 et des modes de réalisation 4 à 6 que le rapport en masse de l’hexafluoronickelate de potassium était inférieur à 5 %, ce qui n’était pas favorable pour ce qui est d’améliorer la capacité par gramme et d’améliorer la stabilité des cycles. S’il est supérieur à 10 %, la teneur en nickel sur la surface va être trop élevée, ce qui va réduire la stabilité des cycles.
Il ressort des résultats des données du mode de réalisation 1 et du mode de réalisation 7 que, après l’addition de l’hexafluoronickelate de potassium, la durée du traitement thermique était trop longue, ce qui d’une part exige la consommation d’une plus grande quantité d’énergie pour provoquer la décomposition du nickel trivalent sur la surface, et d’autre part réduit la capacité par gramme.
Il ressort des résultats des données du mode de réalisation 1 et du mode de réalisation 8 que, après addition de l’hexafluoronickelate de potassium, la température du traitement thermique était trop élevée, ce qui conduit à la décomposition du nickel trivalent sur la surface, réduit la capacité par gramme tout en améliorant la création de défauts lithium/nickel et réduit la stabilité des cycles.
Il ressort des résultats des données du mode de réalisation 1 et du mode de réalisation comparatif 1, du mode de réalisation 3 et de l’exemple comparatif 3, que la teneur en nickel bivalent sur la surface du matériau de cathode ne peut être réduite sans ajouter d’hexafluoronickelate de potassium pour oxydation, ce qui conduit à une sérieuse création de défauts lithium/nickel, avec pour conséquence une réduction significative de la stabilité des cycles et de la capacité par gramme.
En référence à la , la vue en coupe du capteur de lumière ambiante 10C est illustrée. Par rapport à la , la couche d'ouverture 116 peut être disposée au-dessus de la métasurface 110, et non à l'intérieur de celle-ci. Les caractéristiques du substrat 100, de la pluralité de parties de détection 104, de la métasurface 110, de la couche d'ouverture 116, de la couche de colle 130 et des particules dispersées 132 sont similaires à celles illustrées à la , et les détails ne sont pas décrits à nouveau ici pour éviter une répétition.
Toujours en référence à la , la métasurface 110 et la couche d'ouverture 116 sont placées à différents niveaux, en fonction de l'application ou des exigences de conception. Plus précisément, la couche d'ouverture 116 peut être disposée directement au-dessus de la couche de remplissage 114. Dans certains modes de réalisation, la couche d'ouverture 116 peut être disposée à l'intérieur de la couche de colle 130 pour canaliser les rayons lumineux diffusés avant qu'ils ne soient transmis à travers la métasurface 110. Selon certains modes de réalisation de la présente invention, les différentes longueurs d'onde (ou couleurs) de la lumière ambiante peuvent être séparées par la métasurface 110, de telle sorte que chacun du sous-métagroupe 110A, du sous-métagroupe 110B, du sous-métagroupe 110C, du sous-métagroupe 110D et du sous-métagroupe 110E peut permettre uniquement la transmission de la couleur souhaitée. En outre, la métasurface 110 peut être modélisée au cours d'un seul cycle de traitement, réduisant ainsi l'apparition de défauts cosmétiques. En d'autres termes, la métasurface 110 peut être fabriquée plus rapidement et à moindre coût.
Les Figures 2A-2C sont des vues en coupe de capteurs de lumière ambiante 20A, 20B et 20C avec diverses conceptions, selon d'autres modes de réalisation de la présente invention. Dans certains modes de réalisation, des couches de film supplémentaires peuvent être disposées entre le substrat 100 et la métasurface 110, en fonction de l'application ou des exigences de conception. Les caractéristiques du substrat 100, de la pluralité de parties de détection 104, de la métasurface 110, de la couche d'ouverture 116, de la couche d'espacement 120, de la couche de colle 130 et des particules dispersées 132 sont similaires à celles illustrées aux Figures 1A-1C, et les détails ne sont pas décrits à nouveau ici pour éviter une répétition.
En référence à la , la vue en coupe du capteur de lumière ambiante 20A est illustrée. Par rapport à la , un premier film conducteur transparent (TCF) 108 peut être disposé entre le substrat 100 et la métasurface 110. Selon certains modes de réalisation de la présente invention, le premier film conducteur transparent 108 peut entrer ou sortir des signaux électriques supplémentaires à convertir pour la pluralité de parties de détection 104. Selon certains modes de réalisation de la présente invention, les différentes longueurs d'onde (ou couleurs) de la lumière ambiante peuvent être séparées par la métasurface 110, de telle sorte que chacun du sous-métagroupe 110A, du sous-métagroupe 110B, du sous-métagroupe 110C, du sous-métagroupe 110D et du sous-métagroupe 110E peut permettre uniquement la transmission de la couleur souhaitée. En outre, la métasurface 110 peut être modélisée au cours d'un seul cycle de traitement, réduisant ainsi l'apparition de défauts cosmétiques. En d'autres termes, la métasurface 110 peut être fabriquée plus rapidement et à moindre coût. L'épaisseur du premier film conducteur transparent 108 peut être entre 10 nm et 200 nm. Le premier film conducteur transparent 108 peut être un oxyde conducteur transparent (TCO), qui comprend de l'oxyde d'étain et d’indium (ITO), de l'oxyde d'étain dopé au fluor (FTO), de l'oxyde de zinc (ZnO) ou de l'oxyde de zinc dopé à l'aluminium (AZO). Le premier film conducteur transparent 108 peut être formé par tout processus de dépôt approprié mentionné ci-dessus.
En référence à la , la vue en coupe du capteur de lumière ambiante 20B est illustrée. Par rapport à la , le premier film conducteur transparent 108 peut être disposé entre le substrat 100 et la métasurface 110. La caractéristique du premier film conducteur transparent 108 est similaire à celle illustrée à la , et les détails ne sont pas décrits à nouveau ici pour éviter une répétition. Selon certains modes de réalisation de la présente invention, les différentes longueurs d'onde (ou couleurs) de la lumière ambiante peuvent être séparées par la métasurface 110, de telle sorte que chacun du sous-métagroupe 110A, du sous-métagroupe 110B, du sous-métagroupe 110C, du sous-métagroupe 110D et du sous-métagroupe 110E peut permettre uniquement la transmission de la couleur souhaitée. En outre, la métasurface 110 peut être modélisée au cours d'un seul cycle de traitement, réduisant ainsi l'apparition de défauts cosmétiques. En d'autres termes, la métasurface 110 peut être fabriquée plus rapidement et à moindre coût.
En référence à la , la vue en coupe du capteur de lumière ambiante 20C est illustrée. Par rapport à la , le premier film conducteur transparent 108 peut être disposé entre le substrat 100 et la métasurface 110. La caractéristique du premier film conducteur transparent 108 est similaire à celle illustrée à la , et les détails ne sont pas décrits à nouveau ici pour éviter une répétition. Selon certains modes de réalisation de la présente invention, les différentes longueurs d'onde (ou couleurs) de la lumière ambiante peuvent être séparées par la métasurface 110, de telle sorte que chacun du sous-métagroupe 110A, du sous-métagroupe 110B, du sous-métagroupe 110C, du sous-métagroupe 110D et du sous-métagroupe 110E peut permettre uniquement la transmission de la couleur souhaitée. En outre, la métasurface 110 peut être modélisée au cours d'un seul cycle de traitement, réduisant ainsi l'apparition de défauts cosmétiques. En d'autres termes, la métasurface 110 peut être fabriquée plus rapidement et à moindre coût.
Les Figures 3A-3C sont des vues en coupe de capteurs de lumière ambiante 30A, 30B et 30C avec diverses conceptions, selon certains modes de réalisation de la présente invention. Dans certains modes de réalisation, une structure de diffusion différente peut être mise en œuvre, en fonction de l'application ou des exigences de conception. Les caractéristiques du substrat 100, de la pluralité de parties de détection 104, de la métasurface 110, de la couche d'ouverture 116 et de la couche d'espacement 120 sont similaires à celles illustrées aux Figures 1A-1C, et les détails ne sont pas décrits à nouveau ici pour éviter une répétition.