INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par convention sur les figures 2A à 2C, la plage horaire allant de 00 heure 00 minute à 00 heures 30 minutes, est identifiée par son heure de début, à savoir : 00 heure 00 minute. De même, la plage horaire suivante allant de 00 heure 30 minutes à 01 heure 00 minute est identifiée par l’heure de début, à savoir : 00 heure 30 minutes, et ainsi de suite. Autrement dit, chaque plage horaire est identifiée par son heure de début. Bien entendu, il serait possible d’identifier les plages horaires de manière différente. Par exemple, il serait possible d’identifier chaque plage horaire par un indice pouvant prendre une valeur entière, par exemple une valeur entière allant de 1 à 48 (dans le cas d’un pas de temps égal à 30 minutes entre deux plages horaires consécutives).
La représente de manière schématique une deuxième série de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées en un deuxième point de livraison raccordé à une installation équipée d’un système d’eau chaude sanitaire électrique non asservi.
Comme dans le premier exemple, dans ce deuxième exemple, la deuxième série comprend 7 x 48 = 336 valeurs de puissance électrique moyenne, chaque valeur de puissance électrique moyenne étant associée à une date et à une plage horaire de la journée.
La représente de manière schématique une troisième série de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées en un troisième point de livraison raccordé à une installation équipée d’un système d’eau chaude sanitaire électrique asservi, telle que celle qui est illustrée sur la .
Comme dans le premier exemple et dans le deuxième exemple, dans ce troisième exemple, la troisième série comprend ainsi 7 x 48 = 336 valeurs de puissance électrique moyenne, chaque valeur de puissance électrique moyenne étant associée à une date et à une plage horaire de la journée.
Dans ces exemples, la troisième série de valeurs de puissance électrique moyenne se distingue de la première série de valeurs et de la deuxième série de valeurs, par la présence de pics réguliers. Ces pics réguliers apparaissent notamment la nuit. Ces pics se produisent aux plages horaires qui coïncident avec les heures creuses, pendant lesquelles le chauffe-eau est activé par le contacteur.
De plus, en général, les utilisateurs qui disposent d’un système d’eau chaude sanitaire électrique non asservi ont une consommation d’énergie électrique plus intense et plus imprévisible que les utilisateurs qui disposent d’un système d’eau chaude sanitaire non-électrique.
Toutefois, il existe des cas dans lesquels il peut s’avérer plus difficile de distinguer, à partir de séries de valeurs de puissance électrique moyenne, un point de livraison raccordé à une installation équipée d’un système d’eau chaude sanitaire non-électrique d’un point de livraison raccordé à une installation équipé d’un système d’eau chaude sanitaire électrique non-asservi.
En effet, certains utilisateurs qui disposent d’un système d’eau chaude sanitaire non-électrique, utilisent également d’autres équipements électriques fortement consommateurs d’énergie électrique. C’est pourquoi, une installation équipée d’un système d’eau chaude sanitaire non-électrique peut être confondue avec une installation équipée d’un système d’eau chaude sanitaire électrique non-asservi, et inversement.
Sur la , le centre de collecte distant 13 comprend un module de traitement de données 14. Le module de traitement de données comprend un classificateur configuré pour, à partir des données reçues par le module de traitement de données 14 en provenance des compteurs communicants 5, mettre en œuvre un procédé de classification pour classer les points de livraison 2 associés.
En pratique, l’unité de traitement de données 14 comprend un ou plusieurs processeur(s) et le classificateur prend la forme d’un programme de classification adapté pour être exécuté par au moins un des processeurs de l’unité de traitement de données 14. L’unité de traitement de données 14 comprend ou est couplée à une mémoire dans laquelle est enregistré le programme de classification et le cas échéant, des données manipulées par le programme (données d’entrée du programme, ou données de sortie générées par le programme).
En variante, le classificateur est un dispositif qui comprend au moins l’un des processeurs précités.
Lorsqu’il est exécuté, le classificateur est capable, à partir d’une série temporelle de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées à un point de livraison , de classer le point de livraison dans une seule classe parmi les trois classes suivantes : - une première classe regroupant les systèmes d’eau chaude sanitaire non-électriques, - une deuxième classe regroupant les systèmes d’eau chaude sanitaire électriques non-asservis par un signal de pilotage transmis par le réseau de distribution électrique au point de livraison, et - une troisième classe regroupant les systèmes d’eau chaude sanitaire électrique asservis par un signal de pilotage transmis par le réseau de distribution électrique au point de livraison.
Plus précisément, le classificateur peut recevoir, en entrée, les données suivantes : - des données relatives au point de livraison, telles que par exemple un nombre de postes horosaisonniers, un type de contrat souscrit (qui indique notamment si un fonctionnement asservi est possible le weekend), et un niveau de puissance électrique souscrit (c’est-à-dire une valeur maximale de la puissance électrique qui peut être délivrée par le réseau de distribution électrique au point de livraison, par exemple 3 kVA (kilovoltampère), 6 kVA, 9 kVA, 12 kVA, 15 à 36 kVA), et - un relevé de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées au point de livraison sur une période de temps donnée (par exemple pendant 6 mois).
Les données relatives au point de livraison peuvent être obtenues à partir de l’identifiant du point de livraison transmis par le compteur électrique communicant de l’installation raccordée au point de livraison.
Comme illustré sur la , le classificateur peut exécuter les étapes suivantes :
Composition comprenant un filtre UV organique lipophile, un filtre UV organique hydrophile et un polymère gélifiant hydrophile spécifique La présente invention concerne une composition, et en particulier une composition cosmétique ou dermatologique, comprenant au moins un filtre UV organique lipophile, au moins un filtre UV organique hydrophile, et au moins un copolymère hydrophile comportant au moins un monomère acide acrylamido 2-méthyl propane sulfonique (AMPS®), la quantité en phase grasse étant comprise entre 20 % et 70 % en poids du poids total de la composition et la quantité en filtres organiques hydrophiles étant supérieure ou égale à 5 % en poids du poids total de la composition.
De tels modes de réalisation peuvent permettre par exemple de modifier les sources de données utilisées comme paramètres d’entrée de l’application passive, comme de modifier l’utilisation des résultats d’exécution de l’application, sans arrêter l’exécution de l’exécutable actif.
Le procédé objet de la présente demande a été détaillé ci-dessus.
Un tel procédé, dans au moins certains de ses modes de réalisation; peut par exemple aider un opérateur à construire et à lancer (par exemple de façon simple) des exécutables actifs, ou autonomes, utilisant des procédures automatisées, et éventuellement à combiner facilement ces exécutables (par exemple via des fonctionnalités de chainage d’action offertes par une interface homme machine de la plateforme), par exemple via des fonctionnalités de chainage connues sous le nom de « low code » (comme par exemple l’outil « NodeRed »).
On présente un exemple d’utilisation du procédé de la présente demande en liaison avec la : Dans cet exemple, on suppose que le système 100 comprend une machine industrielle telle qu’un convoyeur M1 512, M2 514, installée une zone industrielle Z1 510.
Le procédé est mis en œuvre: d’une part pour obtenir une première procédure P1 automatique effectuant un contrôle visuel de la qualité des pièces produites par la machine industrielle, avec arrêt du convoyeur et génération d’un message (email, sms) en cas de défaut, et d’autre part pour obtenir une seconde procédure P2 automatique limitant l’accès à une zone Z1 510 dans laquelle est effectué le contrôle par la procédure P1 car celle-ci peut présenter un danger pour des opérateurs du fait des arrêt et redémarrage du convoyeur.
L’automatisation de la procédure P1 nécessite par exemple le déploiement d’un exécutable actif (ici un Image Docker) I1 créé , selon le procédé de la présente demande, à partir d’une application IA1 d’un fournisseur F1, spécialisé en vision par ordinateur.
Par exemple, l’application passive A1 peut être une application mettant en œuvre des techniques d’intelligence artificielle (IA) pour détecter des fissures dans un objet, et ayant : un paramètre d’entrée au format Base64, JPEG (pour « Joint Photographic Expert Group »), PNG (pour » Portable Network Graphics »), SVG (pour « Scalable Vector Graphics »), ou WebP (pour « Web Picture » ), permettant à l’application d’acquérir une photo de l’objet ; un paramètre de sortie sous forme d’un booléen, ou JSON représentatif de la détection ou non d’une fissure et/ou éventuellement de la localisation sur l’image de la fissure.
Dans une zone de supervision 530, un collecteur de données 532 en provenance de capteurs collecte 522 en temps réel les données des capteurs. Ainsi, à chaque détection la caméra C1 transmet ses données (ici des images) au collecteur 532 qui les distribue via le bus de données 538 (par exemple sur des canaux spécifiques) aux exécutables I1 534 et I2 536.
L’exécutable actif I1 souscrit par exemple à un canal de données S1 véhiculant des données de format base 64 (correspondant par exemple à des images publiées par une caméra C1 512 située à proximité du convoyeur).
L’exécutable actif I1 reçoit ainsi les images de la caméra C1 et les utilise pour invoquer l’application IA1 qui analyse ces images.
Les images peuvent par exemple être véhiculées dans un format binaire via un des canaux ou être véhiculées en format Base64 .
L’exécutable I1 publie à chaque analyse d’une image par l’application IA1 le résultat (booléen) de cette analyse dans un second canal S2.
Dans cet exemple, un exécutable « lowcode » LC1 peut en outre être créé pour utiliser les résultats fournis via le canal S2 par l’exécutable I1. Par exemple l’exécutable LC1 peut souscrire au canal S2 et à chaque réception via ce canal d’une donnée (« True » par exemple) indiquant un défaut, il envoie un email ou sms d’alerte à un contact dont les coordonnées sont accessibles à l’exécutable LC1.
Par ailleurs, l’automatisation de la procédure P2 nécessite par exemple le déploiement d’un exécutable actif (ici un Image Docker également) I2 créé, selon le procédé de la présente demande, à partir d’une application IA2 d’un fournisseur F2, spécialisé dans la détection de franchissement.
L’exécutable actif I2 souscrit par exemple au même canal de données S1 que l’exécutable actif I1 (véhiculant des données de format base 64 correspondant par exemple à des images publiées par la même caméra C1.
L’exécutable actif I2 536 reçoit ainsi les images de la caméra C1 et les utilise pour invoquer l’application IA2 qui analyse ces images pour détecter un franchissement d’un délimitateur de zone (ici Z1). L’exécutable I2 publie à chaque analyse d’une image par l’application IA2 le résultat (booléen) de cette analyse dans un troisième canal S3. Un exécutable de type « low code » (par exemple l’exécutable LC1 ou un autre exécutable) souscrire au canal S3 et à chaque réception via ce canal S3 d’une donnée (« True » par exemple) indiquant un franchissement du délimitateur de la zone Z1, il envoie un email ou sms d’alerte à un contact dont les coordonnées sont accessibles à l’exécutable LC1. L’exécutable IA2 publie une donnée (par exemple une donnée booléenne dont la valeur correspondant à une commande d’arrêt par exemple) dans le canal des contrôleurs des machines M1 et M2 qui à leur tour détectent cette donnée et interprètent cette valeur et arrêtent 524 les convoyeurs M1 et M2 (par exemple des jumeaux numériques des machines M1 et M2).
La représente la projection extérieure du condyle externe P 1 de la figur 8a, où un cercle représentatif de la zone de localisation du premier orifice 11a du tunnel osseux 10 a été superposé. Sur la , le cercle intersecte avec la zone d’insertion fémorale du tendon poplité B. Une telle position du premier orifice 11a du tunnel osseux 10 n’est ainsi pas envisageable car ce dernier endommagerait la zone d’insertion fémorale du tendon poplité B.
La représente la projection intérieure du condyle externe P 2 de la figur 8b, où un cercle représentatif de la zone de localisation du deuxième orifice 11b du tunnel osseux 10 a été superposé. Sur la , le cercle intersecte avec la zone d’insertion du ligament antérolatéral E. Une telle position du deuxième orifice 11b du tunnel osseux 10 n’est ainsi pas envisageable car ce dernier endommagerait la zone d’insertion fémorale du ligament antérolatéral.
Avantageusement, la superposition de l’image bidimensionnelle courante I(t) et de la zone de localisation courante L de l’extrémité de l’instrument de perçage 5 ( ) peut être affichée entre ces deux superpositions, en alignant les figures 12a, 12b et 12c.
Ainsi, par visualisation en temps réel de la zone de localisation du premier orifice 11a du tunnel osseux 10 et de la zone localisation du deuxième orifice 11b du tunnel osseux 10, le chirurgien peut déplacer de manière adaptative l’instrument chirurgical de perçage 5 afin d’éviter toute intersection avec des structures anatomiques à préserver représentées dans les projections.
Avantageusement, le dispositif programmable 6 exécute un premier algorithme de calcul d’intersection de la zone de localisation du premier orifice 11a du tunnel osseux 10 avec les projections des structures anatomiques présentes dans la première projection P a . Le premier algorithme de calcul d’intersection est effectué sur la base de la connaissance de la position en temps réel dans l’espace de la salle d’opération du modèle tridimensionnel préopératoire 9 (issu de l’étape E20) recalé en temps réel sur le modèle tridimensionnel peropératoire 7.
De même, avantageusement, le dispositif programmable 6 exécute un deuxième algorithme de calcul d’intersection de la zone de localisation du deuxième orifice 11b du tunnel osseux 10 avec les projections des structures anatomiques présentes dans la deuxième projection P b . Le deuxième algorithme de calcul d’intersection est effectué sur la base de la connaissance de la position en temps réel dans l’espace de la salle d’opération du modèle tridimensionnel préopératoire 9 (issu de l’étape E20) recalé en temps réel sur le modèle tridimensionnel peropératoire 7.
Avantageusement, lorsque le premier algorithme de calcul d’intersection aboutit à une intersection comprenant une partie des projections des structures anatomiques présentes dans la première projection P a , ou lorsque le deuxième algorithme de calcul d’intersection aboutit à une intersection comprenant une partie des projections des structures anatomiques présentes dans la deuxième projection P b , le dispositif programmable 6 peux exécuter un algorithme d’affichage, sur la première projection P a , ou respectivement, la deuxième projection P b , d’un message d’information afin d’avertir le chirurgien du danger d’endommagement par exemple.
Les figures 13a et 13c montrent des exemples de telles superpositions. Sur la , le message « LLE » signifie qu’il y a intersection avec l’insertion fémorale du ligament latéral externe. Sur la , le message « cartilage » signifie qu’il y a intersection avec la limite cartilagineuse inférieure.
Avantageusement, lorsque le premier algorithme de calcul d’intersection aboutit à une intersection ne comprenant pas de structure anatomique noble d’intérêt, et que le deuxième algorithme de calcul d’intersection aboutit à une intersection ne comprenant pas de structures anatomique noble d’intérêt, le dispositif programmable 6 peux exécuter un algorithme d’affichage, sur la première projection P a , ou respectivement, la deuxième projection P b , d’un message positif visant à prévenir le chirurgien que le positionnement et l’orientation de l’instrument chirurgical 5 sont fiables et qu’il peut procéder au perçage du tunnel osseux 10.
La montre un exemple d’une telle superposition. Sur la , le message « Safe » signifie que la position et l’orientation de l’extrémité de l’instrument chirurgical de perçage 5 sont compatibles avec un perçage sécurisé du tunnel osseux 10.
Dans un autre aspect de l’invention, le système d’aide en temps réel 1 permet également d’assister le chirurgien à la réalisation de plusieurs tunnels osseux lors de la même intervention.
Il est supposé ici qu’un premier tunnel osseux 10a a été réalisé dans le genou du patient et qu’un deuxième tunnel osseux 10b doit être également réalisé dans le genou du patient.
Sur la base de la position et de l’orientation D I (t 1 ) de l’extrémité de l’instrument chirurgical de perçage 5 qui ont été utilisées à l’instant t 1 pour réaliser le premier tunnel osseux, le dispositif programmable 6 exécute un algorithme de calcul visant à calculer une représentation tridimensionnelle du premier tunnel osseux 10a ainsi que la localisation de cette représentation dans la superposition S(t) comme suit.
L’algorithme de calcul est exécuté sur la base de la connaissance de la position en temps réel dans l’espace de la salle d’opération du modèle tridimensionnel préopératoire 9 (issu de l’étape E20) recalé en temps réel sur le modèle tridimensionnel peropératoire 7, et sur la base de la connaissance de la position en temps réel dans l’espace de la salle d’opération de l’instrument chirurgical de perçage 5. L’algorithme permet ainsi d’enregistrer la trajectoire de l’instrument chirurgical de perçage 5 lorsque celui-ci pénètre et est déplacé à l’intérieur d’une structure osseuse. La trajectoire enregistrée peut alors être affichée en temps réel. La représentation tridimensionnelle du premier tunnel osseux 10a correspond à la trajectoire enregistrée.
Par exemple, la représentation tridimensionnelle peut être affichée soit sur la superposition S(t). Dans un autre exemple, une vue bidimensionnelle de la représentation tridimensionnelle peut être calculée et affichée en superposition sur l’une parmi la première projection P a et la deuxième projection P b .
On suppose qu’à l’instant actuel t, le chirurgien est en train de positionner l’extrémité de l’instrument de perçage 5 afin de réaliser le deuxième tunnel osseux 10b.
Le modèle 100 est entrainé à l’aide des exemples formant les données d’apprentissage.
En particulier, les paramètres de la fonction d’encodage, de la fonction de décodage et de la fonction de classification sont mis à jour.
Plus précisément, pour chaque exemple , les poids des neurones des couches neuronales de l’ensemble des cellules du modèle 100 sont mis à jour, en fonction d’une première erreur entre la valeur estimée de la classe à laquelle appartient le système d’eau chaude sanitaire du point de livraison et la valeur réelle de la classe à laquelle appartient le système d’eau chaude sanitaire du point de livraison, et d’une deuxième erreur entre la série temporelle de valeurs de puissance moyenne consommée reconstruite et la série de valeurs de puissance moyenne consommée mesurées au point de livraison.
Une fois la phase d’apprentissage terminée, la cellule de classification 108 est remplacée par un arbre de décision ou une combinaison d’arbres de décision 109.
La représente de manière schématique une architecture du classificateur 200 obtenu.
L’arbre de décision ou la combinaison d’arbres de décision 109 reçoit en entrée, non seulement une représentation réduite de la série temporelle de valeurs de puissance électrique consommée mesurées au point de livraison générée par la fonction d’encodage, mais également des données additionnelles.
Ces données additionnelles peuvent comprendre : - des données relatives au point de livraison, et/ou - une ou plusieurs valeur(s) caractéristique(s) calculée(s) à partir de la série temporelle de valeurs de puissance électrique consommée mesurées au point de livraison.
Les données relatives au point de livraison peuvent inclure : - un nombre de postes horosaisonniers du point de livraison, et/ou - une valeur de puissance électrique maximale pouvant être fournie par le réseau de distribution électrique au point de livraison.
Les valeurs caractéristiques calculées à partir de la série temporelle peuvent comprendre : - un identifiant du mois de l’année associé à la série temporelle de valeurs de puissance électrique, et/ou - une valeur d’écart-type, une valeur moyenne, une valeur médiane, une valeur de quartile d’ordre 1, une valeur de quartile d’ordre 3, une valeur de décile d’ordre 1, une valeur de décile d’ordre 9, une valeur maximale, une valeur minimale, une valeur de coefficient de variation, une valeur de coefficient d’asymétrie, une valeur de coefficient d’aplatissement, une différence entre la valeur absolue de la valeur maximale et la valeur absolue de la valeur minimale, une valeur de rapport entre la valeur moyenne et la valeur maximale, et/ou des valeurs moyennes robustes de la série temporelle de valeurs de puissance électrique, et/ou - une valeur d’écart-type, une valeur moyenne, une valeur médiane, une valeur de quartile d’ordre 1, une valeur de quartile d’ordre 3, une valeur de décile d’ordre 1, une valeur de décile d’ordre 9, une valeur maximale, une valeur minimale, une valeur de coefficient de variation, une valeur de coefficient d’asymétrie, une valeur de coefficient d’aplatissement, une différence entre la valeur absolue de la valeur maximale et la valeur absolue de la valeur minimale, une valeur de rapport entre la valeur moyenne et la valeur maximale, et/ou des valeurs moyennes robustes d’une série temporelle dérivée de valeurs de puissance électrique, chaque valeur de la série temporelle dérivée étant associée à une date et une plage horaire de consommation, et étant obtenue comme une différence entre la valeur de puissance électrique moyenne consommée mesurée associée à la date et à la plage horaire, et une valeur de puissance électrique moyenne consommée mesurée associée à une date et une plage horaire antérieure qui précède immédiatement la plage horaire, et/ou - des valeurs de coefficients d’une fonction d’auto-corrélation partielle de la série temporelle de valeurs de puissance électrique.
Les valeurs moyennes robustes d’une série temporelle sont définies de la manière suivante : où est une valeur moyenne robuste pour la plage horaire , est un indice désignant le jour de la semaine, dans cet exemple peut prendre une valeur entière allant de 0 à 6, est un indice désignant la plage horaire, dans cet exemple peut prendre une valeur entière allant de 1 à 48, est le nombre total de plages horaires dans une journée, dans cet exemple = 48, est une fonction de perte, qui dans cette exemple est une fonction de perte de Huber.
Dans cet exemple, le nombre de valeurs moyennes robustes obtenu est de , c’est-à-dire 48, avec un pas de 30 minutes entre deux valeurs moyennes robustes consécutives. Ces valeurs moyennes robustes sont représentatives d’un schéma de consommation type au cours d’une journée.
L’arbre de décision ou la combinaison d’arbres de décision 109 est obtenu à partir d’un modèle dont l’apprentissage est un apprentissage à renforcement de gradient, tel que le modèle connu sous la dénomination LightGBM.
L’arbre de décision 109 ou la combinaison d’arbres de décision 109 est configuré pour générer en sortie une valeur de classe ( ) attribuée au système d’eau chaude sanitaire raccordé au point de livraison en fonction de la représentation réduite de la série temporelle de valeurs de puissance électrique consommée mesurées au point de livraison, et des données additionnelles.
De plus, l’arbre de décision 109 est également configurer pour générer une valeur d’indice de confiance ( ) associée à la classe attribuée au système d’eau chaude sanitaire.