INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le procédé permet ainsi de prédire un SNR équivalent puis d’en déduire la PEP d’un lien à partir d’un vecteur de données mesurées/estimées, ici contenu dans le vecteur de SNR qui constitue une caractéristique du lien. En outre, il peut être possible de prendre en compte une invariance des vecteurs d’atténuations de canaux du lien radio. Le réseau de neurones profond ne prédit plus directement la PEP comme dans l’art antérieur mais des paramètres de calibration. La méthode conventionnelle de l’art antérieur sans réseau de neurones prédit la PEP à partir du vecteur de SNR à travers une fonction (par exemple EESM) paramétrée par un ou deux coefficients, coefficients qui sont constants quel que soit le vecteur de SNR présenté à l’entrée du dispositif. Ainsi, les deux approches de l’art antérieur ayant les mêmes entrées et sorties, on ne peut en aucune manière déduire l’invention en fusionnant les deux approches de l’art antérieur. Dans l’invention, les paramètres de calibration sont générés par le réseau de neurones pour chaque vecteur de SNR présenté à l’entrée du dispositif. D’après les inventeurs, ce qui rend possible la mise en œuvre de cette solution est une propriété qui n’a jamais été dévoilée dans l’art antérieur. En effet, on peut montrer que l’on peut toujours trouver un jeu de paramètres de calibration qui permet de prédire la PEP sans erreur pour n’importe quel vecteur de SNR , de sorte que les réseaux de neurones produisent autant de paramètres de calibration différents que de SNR d’entrée, chacun avec une erreur de prédiction nulle ou très faible. Ainsi, l’architecture proposée qui s’appuie sur cette propriété qui n’a jamais été révélée dans l’art antérieur constitue une source de progrès indéniable. L’architecture proposée permet de converger vers un très bon apprentissage, entrainant ensuite de bonnes performances d’inférence grâce à la capacité de généralisation des réseaux de neurones quand leurs poids sont correctement entrainés. Ces paramètres de calibration sont ensuite destinés à être appliqués à la fonction mathématique différentiable par rapport audits paramètres. Cet apprentissage est réalisé par un algorithme conventionnel d’apprentissage de réseau de neurones en se donnant un critère à optimiser entre la sortie du système de prédiction et la valeur correspondante dans la base de données, par exemple l’erreur quadratique moyenne. On distinguera par la suite deux modes d’apprentissage selon que la fonction de mapping gaussien est réalisée par interpolation par segment (point 1 du paragraphe [3]) ou par interpolation globale (point 2 du paragraphe [3]).
Dans un mode de réalisation particulier, le vecteur de SNR est déterminé à partir d’une étape de traitement d’un vecteur d’atténuations de canaux du lien radio.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de traitement du vecteur d’atténuations de canaux comprend une étape de traitement pour une prise en compte d’un nombre d’antennes à l’émission, l’émetteur ayant plusieurs antennes, et d’un nombre d’antennes à la réception, le récepteur ayant plusieurs antennes, en vue d’obtenir un vecteur de rapport signal à bruit.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de traitement du vecteur d’atténuations de canaux comprend une étape de traitement d’invariance par permutation du vecteur de rapport signal à bruit pour obtenir le vecteur de SNR.
Dans un mode de réalisation particulier, le traitement d’invariance par permutation est une opération de tri.
Dans un mode de réalisation particulier, le traitement d’invariance par permutation est une opération de discrétisation.
Dans un mode de réalisation particulier, le traitement d’invariance par permutation est réalisé par d’autres réseaux de neurones profonds.
Dans un mode de réalisation particulier, le vecteur de SNR est concaténé avec un rapport de signal à bruit moyen.
Dans un mode de réalisation particulier, le vecteur de SNR est concaténé avec un vecteur d’encodage 1 parmi dans le cas de schémas de modulation et codage (MCS).
Dans un mode de réalisation particulier, la fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante : avec un premier paramètre de calibration et un second paramètre de calibration, la ième valeur du vecteur de SNR , allant de 1 à .
Dans un mode de réalisation particulier, le premier paramètre de calibration est égal à 1 et ladite fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante : .
Dans un mode de réalisation particulier, le deuxième paramètre de calibration est égal à 1 et ladite fonction mathématique différentiable ( ) correspond à l’équation suivante : .
L’application primaire (ou « VPP » selon le standard GP ou « primary plaform » selon les normes « ETSI » tels que décrits ci-dessus)) correspond à un système d’exploitation de bas niveau (ou LLOS pour « Low Level Operating System ») exploitant des ressources matérielles et/ou logicielles d’une plate-forme primaire (telle que définie dans les normes ETSI ou standard GP précédemment cités), selon un mode privilégié du deuxième processeur 20, permettant de mettre en œuvre des services accessibles pour, par exemple, l’application secondaire, sur requête. Un service peut être, par exemple et de façon non limitative, une génération d’une donnée cryptographique, une comparaison de données ou la fourniture d’une référence de donnée.
L’application primaire inclut notamment un micronoyau, des ressources de bas niveau et un support de fonctions de sécurité. Ici l’application primaire joue le rôle d’un module matériel de sécurité conventionnel (ou HSM pour « Hardware Security Module »). En d’autres termes, et dans le contexte de la présente invention, l’application primaire correspond à un ensemble d’instructions participant à la mise en œuvre du procédé conforme à la présente invention.
Dans cette description, on entend par « certificat », un certificat électronique utilisé pour l’identification ou l’authentification d’un utilisateur du dispositif électronique, pour l’identification ou l’authentification du dispositif électronique, pour l’identification ou l’authentification d’une application ou d’un système d’exploitation mémorisés ou exécutés dans au moins l’un parmi le terminal hôte 1, le dispositif électronique 10 ou l’élément sécurisé 15, pour la gestion des droits d’accès à un service par exemple d’un réseau ou d’un système mais également pour le chiffrement et/ou le déchiffrement des échanges. Ici, le certificat électronique contient au moins une clé cryptographique publique et/ou au moins une clé cryptographique privée.
Le certificat peut aussi contenir un identifiant (par exemple pour identifier le constructeur d’un composant, pour identifier une application ou le fournisseur d’un service) et/ou, par exemple, une date de validité. Les données du certificat sont signées par une entité signataire tierce ayant autorité pour garantir la confiance dans les données du certificat. Le certificat électronique possède donc des données et au moins une signature appliquée sur l’ensemble des données du certificat ou sur une représentation de l’ensemble des données du certificat (par exemple application de la signature sur un condensat ou un hachage des données du certificat). Plus généralement, le certificat électronique contient au moins une donnée ayant vocation à être partagée, la donnée concernée étant signée par une entité ou autorité de confiance signataire garantissant la confiance dans l’au moins une donnée partagée du certificat électronique.
L’application secondaire (ou « VPP application » selon le standard GP ou « secondary platform bundle » selon les normes ETSI) correspond à un ensemble d’éléments extérieurs à la première application. L’application secondaire peut utiliser certaines fonctions fournies par l’application primaire, par exemple en faisant appel à ces fonctions.
En pratique, l’application secondaire est une application de type particulier. Un système d’exploitation est associé à l’application secondaire (afin d’en permettre son exécution). Il peut s’agir d’une application de transport ou d’une application bancaire ou d’une application d’authentification dans un réseau de téléphonie mobile. De manière plus générale, l’application secondaire peut par exemple se rapporter aux télécommunications, au paiement, au transport, à l’identification ou à l’authentification. En d’autres termes, l’application secondaire est une application dédiée et mettant en œuvre des services et/ou fonctionnalités liées par exemple, à un opérateur de télécommunications, à une banque, à un accès réseau, aux transports, à l’identification ou à l’authentification.
Une interface de programmation (ou API pour « Application Programming Interface ») permet de faire le lien entre l’application primaire et l’application secondaire. L’interface de programmation (non représentée) permet l’échange des données utiles entre l’application primaire et l’application secondaire.
Sur le plan fonctionnel, le dispositif électronique 10 muni de l’élément sécurisé 15 peut être vu comme un ensemble de modules (non représentés). Ces modules peuvent en pratique être réalisés par une combinaison d’éléments matériels et d’éléments logiciels. Chaque module possède une fonctionnalité décrite dans le procédé conforme à l’invention et exposé ci-après. Ainsi, pour chaque module, le dispositif électronique 10 mémorise par exemple des instructions de logiciel exécutables par le deuxième processeur 20 de l’élément sécurisé 15 afin d’utiliser un élément matériel (par exemple une interface de communication ou une mémoire) et de mettre ainsi en œuvre la fonctionnalité offerte par le module.
La représente un exemple de procédé mis en œuvre dans l’élément sécurisé 15 du dispositif électronique 10 conformément à l’invention.
Ce procédé constitue un procédé de génération de certificat dans l’élément sécurisé 15 du dispositif électronique 10.
Préalablement à la mise en œuvre du procédé conforme à l’invention, avant la personnalisation du dispositif électronique 10, un certificat source (couramment dénommé certificat de l’émetteur) est généré par exemple par une entité externe à partir d’un certificat racine (couramment dénommé certificat de l’autorité). Dans le cadre de la téléphonie mobile, cette entité externe est par exemple l’Association GSM (ou GSMA pour « Global System for Mobile Communications »).
L’entité externe délivre ce certificat source à une entité de personnalisation externe au dispositif électronique 10 et à l’élément sécurisé 15 (par exemple le certificat source est délivré à un serveur sécurisé, non représenté sur la ). Lors de la phase de personnalisation du dispositif électronique 10, l’entité de personnalisation externe transfère le certificat source à l’élément sécurisé. L’élément sécurisé 15 mémorise alors le certificat source, par exemple mémorisé dans la première portion de mémoire 27 de la mémoire morte programmable 26.
L’application primaire est également installée dans l’élément sécurisé 15 du dispositif électronique 10 lors de la phase de personnalisation. Pour cela, l’entité de personnalisation délivre l’application primaire et la transfère à l’élément sécurisé du dispositif électronique 10, par exemple par l’intermédiaire d’un élément de chargement 29 mémorisé dans la mémoire morte 24 de l’élément sécurisé 15. L’élément de chargement 29 et l’entité de personnalisation ont par exemple préalablement établi un canal de communication sécurisé, via l’utilisation d’un jeu de clés cryptographiques (de chiffrement et/ou de déchiffrement) mémorisé dans une portion (non représentée sur la ) de la mémoire morte 24 de l’élément sécurisé 15, pour transférer l’application primaire depuis l’entité de personnalisation vers l’élément sécurisé 15. Une fois le transfert de l’application primaire effectué, l’établissement du canal de communication sécurisé prend fin entre l’élément sécurisé 15 et l’entité de personnalisation externe.
Le deuxième processeur 20 transmet une requête de mémorisation de l’application primaire au premier processeur 12. Cette mémorisation comprend une première étape intermédiaire de chiffrement de l’application primaire par l’interface de sécurisation 25 et une deuxième étape intermédiaire de mémorisation de l’application primaire chiffrée, dans la mémoire vive 32, par l’interface de sécurisation 25.
Dans la première étape intermédiaire, l’interface de sécurisation 25 chiffre l’application primaire en utilisant une clé de chiffrement mémorisée dans la deuxième portion de mémoire 28 de la mémoire morte programmable 26.
Dans la deuxième étape intermédiaire, l’interface de sécurisation 25, une fois l’application primaire chiffrée, mémorise alors, dans la mémoire vive 32 du deuxième moyen de mémorisation 30, l’application primaire chiffrée.
la illustre un procédé selon l’art antérieur pour la prédiction d’une PEP d’un lien radio entre un émetteur et un récepteur ;
la illustre un autre procédé selon l’art antérieur pour la prédiction d’une PEP d’un lien radio entre un émetteur et un récepteur utilisant une architecture de réseaux de neurones profonds ;
la illustre un procédé de prédiction d’une PEP selon un premier mode de réalisation de l’invention ;
la illustre plus particulièrement une étape d’apprentissage du procédé de prédiction de la lorsque le mapping gaussien est réalisé par interpolation par segment ;
la illustre plus particulièrement une étape d’apprentissage du procédé de prédiction de la lorsque le mapping gaussien est réalisé par interpolation globale ;
la illustre un procédé de prédiction d’une probabilité d’erreur paquet selon un second mode de réalisation de l’invention ;
la illustre un procédé de prédiction d’une probabilité d’erreur paquet selon un troisième mode de réalisation de l’invention ;
la détaille une étape de traitement du procédé de prédiction de la ;
la illustre une opération réalisée par des réseaux de neurones profonds pour le traitement d’invariance par permutation dans le procédé de prédiction de la ;
Dans la description qui va suivre, les vecteurs sont référencés en gras par rapport aux scalaires. De la même manière sur les figures, les vecteurs sont référencés en gras et les traits associés ont une épaisseur supérieure à l’épaisseur des traits associés aux scalaires.
La figure 3 illustre un procédé de prédiction d’une probabilité d’erreur paquet selon un premier mode de réalisation de l’invention.
Dans ce premier mode de réalisation, le procédé de prédiction comprend : - une étape de réception d’un vecteur de SNR ; - une étape de détermination d’un vecteur de paramètres de calibration à partir du vecteur de SNR à l’aide d’un réseau de neurones profond ; - une étape de traitement des paramètres de calibration par une fonction mathématique différentiable pour obtenir le rapport signal à bruit équivalent prédit . - une étape de détermination de la probabilité d’erreur paquet à partir du rapport signal à bruit équivalent prédit à l’aide d’une fonction de mapping gaussien.
Le vecteur de SNR est constitué de paramètres discriminants du lien radio. Dans le cas de la prédiction de lien pour les systèmes expérimentant plusieurs SNR lors de la transmission d’un paquet (porteuses en OFDM, paliers pour le saut de fréquences, etc.), le vecteur d’entrée est nécessairement constitué des SNR. Ces SNR peuvent être exprimés en linéaire ou en dB, voire de manière générale après avoir subi n’importe quelle prédistortion. Les valeurs des SNR utilisés dans la fonction ne sont pas forcément prédistordus ou ne sont pas forcément prédistordus de la même manière que les SNR à l’entrée du réseau de neurones profond. Par exemple dans le cas de l’EESM, les valeurs de SNR utilisée dans la formule sont exprimés en linéaire alors que les SNR à l’entrée du réseau de neurones profond peuvent être exprimés en dB.
La figure 5 illustre un mode de réalisation particulier dans lequel des informations référencées sont concaténées. Ces informations sont, par exemple, un rapport de signal à bruit moyen et/ou une information du schéma de modulation et codage considéré. Une implémentation possible pour informer le réseau du MCS est l’utilisation d’un vecteur « one-hot » , c’est-à-dire un encodage de 1 parmi , dans le cas de MCS. Ceci permet de prendre en compte plusieurs MCS avec la même architecture de réseaux de neurones, c’est-à-dire avec les mêmes poids. La base de données d’apprentissage est ainsi constituée par les couples des différents MCS considérés. Par exemple, pour MCS, nous avons ou ou .
Il serait possible d’associer d’autres informations si nécessaires en fonction du problème à résoudre.
Le principal intérêt de ces eaux de trempe concentrées, appelées couramment sous leur nom anglais « corn-steep » par l'homme du métier, tient à leur composition en matières nutritives essentielles, issues du transfert des matières solubles du grain. Ces matières nutritives constituent des facteurs favorables à la croissance des microorganismes comme à la production de métabolites secondaires, et font de l’eau de trempe de maïs une source idéale de substances nutritives dans les industries de fermentation, de l’agriculture et de l’agronomie.
En effet, l’eau de trempe de maïs constitue une source d'azote organique de choix par la répartition et les formes de ses acides aminés : libres, peptidiques, protéiques ainsi qu'une source de carbone (acide lactique) et de phosphate (acide phytique) à effet retard. Une teneur importante en vitamines et oligo-éléments complète l'intérêt que représente l’eau de trempe de maïs comme source nutritive pour la croissance de microorganismes et l'induction de métabolites secondaires lorsque l’eau de trempe de maïs est associée à une ou plusieurs sources de carbone (glucose, maltodextrine, amidon, saccharose…).
En outre, il constitue une source nutritive relativement peu coûteuse, comparativement aux extraits de levures qui représentent la matière de référence dans ce domaine, et qui sont utilisés également en alimentation humaine et animale.
Par ailleurs, il est connu que l'utilisation de l’eau de trempe de maïs en remplacement des sources d'azote complexes telles que les protéines de coton ou de soja, permet d'augmenter de manière substantielle les rendements de production d'antibiotiques par fermentation.
L’eau de trempe de maïs est également une source nutritive excellente pour la culture de végétaux en sol ou hors sol. Sa richesse en éléments nutritifs azotés, phosphatés et potassium est particulièrement adaptée aux besoins des végétaux en croissance. Il contient également de nombreux micro et oligoéléments, une richesse saline ainsi que des acides aminés/peptides ayant potentiellement des effets de biostimulation sur la croissance des plantes. Son utilisation permet de nourrir la plante mais également de la protéger des différentes maladies susceptibles de compromettre sa croissance.
Cependant, l’eau de trempe de maïs sous forme liquide pose des problèmes de décantation au cours du temps, ce qui est particulièrement gênant pour le transport, le stockage et le pompage du produit. La décantation des matières insolubles plus lourdes provoque une hétérogénéité du mélange. Celui-ci doit être stocké en cuves agitées, thermostaté pour limiter l'évolution de sa composition ce qui est peu pratique et couteux. De plus, ces particules insolubles même en suspension peuvent boucher les buses de dispersion lors de l’utilisation de celles-ci lors d’une dispersion à l’aide de buses, par exemple lors de l’épandage d’eau de trempe de maïs sur les champs de culture. Ceci est d'autant plus vrai lorsque l’eau de trempe de maïs est consommée par petites quantités à la fois par certaines industries de fermentation. Il est dans ce cas particulièrement important de maîtriser sa conservation.
La demande de brevet JP2001204410 propose d’utiliser un procédé de centrifugation afin d’éliminer ces particules insolubles qui décantent et de stabiliser l’eau de trempe de maïs. On note cependant que le procédé n’est pas optimal car l’eau de trempe de maïs obtenu n’est pas totalement limpide (7% de précipitation volume minimum dans le surnageant). Un tel produit est donc susceptible de poser problème lors de la mise en œuvre, par exemple en bouchant des buses de dispersion lors d’un épandage sur des champs de culture.
La demanderesse a également travaillé cette problématique et proposé une solution décrite dans le brevet WO2021/074548. Ce procédé de traitement d’une solution d’eau de trempe de maïs comprend l’enchainement des étapes suivantes : a) ajout de sels de cations divalents neutres à la solution d’eau de trempe de maïs ; b) ajustement du pH de la solution d’eau de trempe de maïs entre 6 et 8; c) séparation de la phase liquide et solide de la solution obtenue dans l’étape b) et d) Séchage de la phase liquide obtenue dans l’étape c) afin d’obtenir une eau de trempe de maïs pulvérulente. Si cette solution permet l’obtention d’une eau de trempe de maïs limpide et stable à la stérilisation, la composition de celui-ci est est changée par l’introduction de sels. Si cette modification est utile pour des applications particulières, il peut être intéressant de conserver la teneur en protéines initiale ainsi que la composition de l’eau de trempe de maïs originelle.
Cette problématique a également été travaillée, en particulier dans le mémoire de master de Govender E « The purification of corn steep liquor as a fermentation feedstock by ultrafiltration » publié en 2010. Govender E propose plusieurs solutions consistant en différents prétraitements tels que la rectification du pH de l’eau de trempe de maïs à 7 avec l’ajout d’hydroxyde d’ammonium, l’utilisation d’un décanteur centrifuge ou de « giratory screens ». Ces prétraitements de solution de l’eau de trempe de maïs sont ensuite suivis d’une étape d’ultrafiltration. Cependant, bien que la rectification du pH à 7 permette de réduire les précipités dans l’eau de trempe de maïs après stérilisation, une grande partie des nutriments sont éliminés par ce prétraitement et cette eau de trempe de maïs n’est pas recommandée pour la fermentation. De plus, comme il sera démontré dans les exemples ce procédé est pratiqué à une température élevée afin de permettre de faciliter la filtration. L’inconvénient est que certaines particules insolubles sont solubilisées, perméant par la membrane et redécantent lors du stockage.
L’homme du métier est toujours dans l’attente d’un procédé permettant la production d’une eau de trempe de maïs limpide et le restant même après un stockage à température ambiante pouvant durer au moins 30 jours.
Il est du mérite de la demanderesse d’avoir travaillé à l’ensemble de ces problématiques et trouvé la solution inventive qui va être décrite plus précisément dans les chapitres suivants.
Selon un mode de réalisation, l’eau de trempe de maïs selon l’invention est de préférence caractérisée en ce qu’elle comprend des particules insolubles qui présentent une distribution granulométrique dont la valeur modale est comprise entre 0,01 microns et 0,8 microns ; préférentiellement entre 0,05 microns et 0,5 microns ; préférentiellement entre 0,05 microns et 0,3 microns.
Dans la présente invention, le terme « microns », en particulier lorsqu’il se réfère à la granulométrie, signifie « micromètres ».
Selon un mode de réalisation, l’eau de trempe de maïs selon l’invention est caractérisée en ce que sa teneur en protéines sur matière sèche totale est comprise entre 35% et 50%, préférentiellement entre 37% et 47%, encore plus préférentiellement entre 40% et 45%.
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé de filtration d’une eau de trempe de maïs, dans lequel une eau de trempe de maïs à filtrer est filtrée en utilisant un adjuvant de filtration choisi parmi l’amidon de pomme de terre, la cellulose, les terres de diatomées et la perlite, de préférence pour obtenir comme filtrat une eau de trempe de maïs telle que définie dans le premier aspect de l’invention.
Dans l’exemple décrit en référence à la , la structure chauffante 7 et la structure lumineuse 8 sont réalisées comme deux couches distinctes et assemblées ensemble.
Le dispositif de chauffage et d’éclairage 1 présente une forme de panneau, et est souple, à savoir il peut être conformé pour prendre une forme prédéterminée.
La structure lumineuse 8 comprend une source de lumière, sous la forme d’une ou plusieurs LED (diode électroluminescente).