INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Optionnellement, la contrainte globale de fonctionnement Cgf comprend une contrainte sur la consommation d’une ressource de calcul globale de l’ensemble de ressource matérielles RM n du deuxième ensemble. Par exemple, la contrainte globale de fonctionnement Cgf impose que l’exécution de la fonction logicielle LOG 1 ne consomme par plus d’un pourcentage donné de la ressource de calcul totale de l’ensemble des ressources matérielles RM n du système de test S t . Selon un autre exemple, la contrainte globale de fonctionnement Cgf impose que l’exécution des composant fonctionnels CF n ne consomment par plus d’un pourcentage prédéterminé de chaque ressource matérielle RM n auxquelles ils sont associés.
Optionnellement, la contrainte globale de fonctionnement Cgf est déterminée automatiquement par le premier calculateur CLC 1 à partir des contraintes locales de fonctionnement Clf entre plusieurs composants fonctionnels CF n et à partir d’un graphe de dépendance entre lesdits composants fonctionnels CF n , comme illustré en .
Un intérêt du procédé de l’invention est de permettre de mesurer les paramètres d’exécution des composants fonctionnels dans leur environnement matériel de manière à les comparer aux contraintes qui sont définies. Ainsi, le système comprend une horloge et un calculateur pour mesurer des intervalles de temps entre des messages ou des notifications ou des commandes de sorte générer des indicateurs de conformité à aux contraintes.
Avantageusement, le système de test utilise le système de fichier(s) natif(s) et/ou la mémoire de la ressource matérielle. Ceci est entre autres rendu possible grâce au module de gestion d’anomalies pour ne pas avoir à manipuler la ou les ressource(s) matérielle(s) manuellement mais uniquement de manière automatique.
Console d’exploitation : Commande utilisateur Les étapes mises en œuvre au moyen de la console d’exploitation E XP sont par exemple mises en œuvre au moyen d’au moins une commande utilisateur.
La commande utilisateur comprend par exemple une commande en interaction avec un périphérique d’entrée, par exemple une souris, un clavier, ou un bouton poussoir dans le cas d’une commande digitale, un microphone dans le cas d’une commande vocale, ou encore un écran de la console d’exploitation E XP dans le cas d’une commande tactile.
Console d’exploitation : association des composants fonctionnels et des ressources matérielles
La console d’exploitation E XP comprend une interface utilisateur INT 1 et est connectée au premier calculateur CLC 1 pour associer ASS chaque composant fonctionnel CF n à au moins une ressource matérielle RM n du deuxième ensemble ENS 2 , comme illustré en . Selon un mode de réalisation, l’association ASS permet de générer automatiquement un adressage de chaque ressource matérielle RM n du deuxième ensemble ENS 2 . Cet adressage peut être réalisé automatiquement à partir du calculateur CLC 1 et des données contenues dans les fichiers à transmettre à chaque ressource matérielle.
On entend par « adresser une ressource matérielle » le fait de charger un code exécutable définissant le composant fonctionnel CF n sur la ressource matérielle RM n à une adresse ressource mémoire par exemple au travers d’une interface de communication de ladite ressource matérielle. L’adressage ADR comprend par exemple le paramétrage de chaque ressource matérielle RM n en fonction du composant fonctionnel qui lui est associé.
Par exemple la connaissance des autres ressources et le/les moyens de communiquer avec peut être défini lors de cette association. Il peut s’agir des liens de communication physique et/ou des liens de communication logicielle telles que ceux avec le microprogramme défini par le middleware ou encore des API de communication, API désignant « Applicative programme interface ». L’adressage peut comprendre l’association des adresses physiques des ressources, c’est-à-dire des adresses physiques des interfaces de communication de chaque ressource, telle que l’adresse mac, ou encore des adresses réseaux telles que des ports ou des adresses IP de ces interfaces de communication de chaque ressource matérielle.
Un autre exemple, est l'installation dans les ressources matérielles RMn des librairies logicielles nécessaires au bon fonctionnement des composants logiciels CFn.
Selon un autre exemple, les noms d’hôte, les données protocolaires, ou les données permettant de structurer des données selon les différentes couches OSI peuvent être automatiquement organisées par le calculateur selon l’association réalisée entre le composant fonctionnel et la ressource matérielle. Selon un exemple, le calculateur séquence les données à transmettre selon une règle prédéfinie en fonction de l’association réalisée.
Le calculateur peut adresser une ressource matérielle en réalisant une copie de fichiers et engageant un redémarrage de la ressource matérielle ou encore un redémarrage du composant fonctionnel uniquement. Selon un exemple, l’ensemble des ressources matérielles est redémarré après l’association et l’adressage d’un composant fonctionnel vers une ressource matérielle.
Optionnellement, l’association ASS comprend l’association d’un composant fonctionnel CF n à une pluralité de ressources matérielles RM n . Dans ce cas, le système de test S t est par exemple paramétré de sorte qu’une première portion du code d’un composant fonctionnel CF n donné soit exécuté sur une première ressource matérielle RM n et qu’une seconde portion du code soit exécutée sur une autre ressource matérielle RM n .
Optionnellement, l’association ASS comprend l’association d’une pluralité de composants fonctionnels CF n à une ressource matérielle RM n .
Pour rechercher la meilleure politique dans un environnement donné, on peut directement tenter d’apprendre Q*. L’algorithme Q-learning de Watkins conserve des estimations des valeurs q pour chaque paire (s, a) – on dit qu’il est tabulaire -, et met à jour de manière itérative une estimation de la fonction q optimale Q* à chaque pas de temps k :
Dans laquelle TD k est l’estimateur d’erreur de Bellman pouvant être défini comme :
avec un facteur d’actualisation et un taux d’apprentissage au pas de temps k. converge alors avec probabilité de un vers Q* sous certaines conditions raisonnablement atteignables. En suivant une approche décentralisée où chaque turbine est modélisée par un agent, on considère M (M étant le nombre d’éoliennes dans la ferme d’éoliennes) espaces d’état (avec Y un espace d’angles de lacet admissibles, et R est l’ensemble des réels) tels que l’état observé un agent i à chaque pas de temps k est défini par :
respectivement la limite inférieure et supérieure des valeurs de lacet, et l’angle de lacet de l’éolienne i au pas de temps k et les conditions de vent acquises au pas de temps k, en d’autres termes la vitesse du vent et la direction du vent. Selon un exemple non limitatif, l’espace d’action peut être défini comme A = {−1°, 0°, 1°}.
Lorsqu’il y a un délai connu c entre le moment où une action est envoyée à l’environnement et le moment où la récompense associée est collectée par l’agent, on dit que l’environnement est à récompense différée. On considère de plus le délai de pas de temps de telle sorte qu’avec h la période d’échantillonnage – c’est-à-dire le temps en secondes entre deux itérations de l’algorithme – on obtient ⌈ ⌉ est alors le nombre de pas de temps avant que la récompense ne devienne disponible. Ce délai peut être géré en permettant à l’agent d’observer l’historique de tous les états reçus et actions prises durant le délai. En variante, on peut apporter une modification de la méthode d’apprentissage de Q-learning de Watkins appelée dQ(0) : au pas de temps k, au lieu de mettre à jour des mises à jour sont effectuées pour l’action qui prend effet au pas de temps k . Cette approche flexible et facilement adaptable au cas décentralisé permet la gestion des temps de propagation du sillage dans les parcs éoliens.
La présente invention peut mettre en œuvre une modification du procédé de mise à jour des estimateurs dans un algorithme d’apprentissage par renforcement. Pour le Q-learning qui mettait à jour au pas de temps k , les mises à jour peuvent être effectuées pour l’action dont l’évaluation de l’impact sur la production du parc éolien – i.e. la récompense associée - vient d’être reçue. On peut ainsi restaurer la correspondance en attendant pas de temps avant de mettre à jour . Cette approche utilise une définition d’un délai de récompense c pour chaque agent, qui doit correspondre au temps qu’il faut pour que l’impact d’une action soit pleinement observé sur les turbines en aval. Ce temps diffère en fonction de l’emplacement de la turbine dans le parc, et l’approche décentralisée utilisée à l’étape 2 permet de définir différents délais de récompense pour tous les agents.
Ainsi, selon un mode de réalisation, le délai de récompense au pas de temps c i pour chaque turbine i peut correspondre au nombre de pas de temps correspondant au plus grand délai estimé de propagation du sillage jusqu’à une autre turbine du parc. Pour ce mode de réalisation, la mise à jour de la méthode d’apprentissage Q-learning pour toute éolienne peut s’écrire :
avec la politique suivie par un agent et garantissant un certain degré d’exploration dans l’environnement, un facteur d’actualisation et un taux d’apprentissage au pas de temps k, s l’état courant c’est-à-dire l’angle de lacet courant, a est l’action c’est-à-dire l’angle de lacet, r la récompense, c i le pas de temps correspondant au plus grand délai estimé de propagation du sillage jusqu’à une autre turbine du parc.
Une fois que est déterminé, on en déduit l’action a (c’est-à-dire l’angle de lacet cible ou le point de fonctionnement cible). Pour cela, on peut choisir a selon une politique dite d’exploration b(a/s), qui choisit avec la plus grande probabilité, et toutes les autres actions avec des probabilités non nulles.
Selon un mode de réalisation, on peut choisir une politique d’exploration de Boltzmann. avec un Plus est élevé, plus on explore dans l’espoir de découvrir de meilleures actions. Plus il est petit, plus on a tendance à choisir systématiquement la meilleure action selon nos estimations actuelles. Il est aussi possible de réduire et fur et à mesure de l’apprentissage.
5) Contrôle de chaque éolienne Lors de cette étape, on contrôle chaque éolienne en appliquant l’angle de lacet cible (ou le point de fonctionnement cible) déterminé à l’étape 4. Pour cette étape, pour chaque éolienne, on contrôle l’actionneur du point de fonctionnement de l’éolienne. Notamment, on peut contrôler l’actionneur de l’angle de lacet de l’éolienne.
Selon un mode de réalisation, le contrôle de l’angle de lacet peut correspondre à une variation d’un pas fixe de l’angle de lacet. En d’autres termes, l’angle de lacet peut être augmenté d’un pas fixe, ou être diminué d’un pas fixe, ou peut rester constant. Le pas fixe peut être compris entre 0,5 et 5 degrés, de préférence entre 0,5 et 2 degrés, et peut valoir 1 degré. Ce mode de réalisation, permet d’éviter les changements brusques de l’angle de lacet, et par conséquent, les changements brusques du sillage.
En variante, le contrôle de l’angle de lacet peut correspondre à un contrôle à une valeur précise de l’angle de lacet.
En outre, l’invention concerne une ferme d’éoliennes. Chaque éolienne de la ferme d’éoliennes comprend un actionneur pour modifier l’angle de lacet de l’éolienne ou le point de fonctionnement de l’éolienne. En outre, la ferme d’éoliennes comprend des moyens informatiques, notamment un ordinateur, un processeur ou calculateur pour mettre en œuvre le procédé de contrôle selon l’une quelconque des variantes ou des combinaisons de variantes décrites ci-dessous. La ferme d’éoliennes est par conséquent pilotée par les moyens informatiques. En particulier, les moyens informatiques permettent de : Acquérir les puissances produites par les éoliennes, Acquérir les angles de lacet de chaque éolienne, Déterminer le délai de propagation de sillage de chaque éolienne, Déterminer une récompense pour chaque éolienne, Déterminer un angle de lacet cible pour chaque éolienne ou un point de fonctionnement cible, et Contrôler l’angle de lacet de chaque éolienne ou le point de fonctionnement.
Les moyens informatiques peuvent être centralisés : la ferme d’éoliennes comporte une seule unité informatique qui met en œuvre les étapes du procédé de contrôle, et qui communique avec a minima tous les actionneurs d’angle de lacet. Alternativement, chaque éolienne comprend une unité informatique, toutes les unités informatiques communiquant entre elles.
Selon un mode de réalisation, la ferme d’éoliennes peut comprendre un capteur de mesure du vent, notamment un capteur LiDAR ou un anémomètre.
(3) préparer le résidu grillé dans 30 g/L d'une suspension de résidu grillé avec de l'eau, puis ajouter 3 mol d'oxalate de manganèse pour 1 litre de suspension de résidu grillé, un rapport molaire de l'oxalate de manganèse à des composés contenant de l'aluminium (sulfate d'aluminium et méta-aluminate de sodium) et à un adjuvant (bromure de tétradécyltriméthylammonium) ayant été de 1: 0,5: 1, et une proportion molaire de méta-aluminate de sodium dans les composés contenant de l'aluminium ayant été de 0,4, après mélange uniforme, ajouter une solution de NaOH sous agitation pour contrôler la valeur du pH de la solution à 8, et effectuer une coprécipitation de métal pour obtenir une suspension brune grisâtre ;
(5) griller le composite hydroxyde métallique-carbone dans une atmosphère d'air ou d'oxygène enrichie en oxygène à 500 °C pendant 4 heures pour obtenir un nouvel adsorbant pour ion fluorure d'un matériau carboné Mn 1 Al 0,5 /C.
La méthode de test de la capacité d'adsorption de l'adsorbant pour ion fluorure était la suivante : préparer des eaux usées avec une concentration massique d'ion fluorure de 100 mg/L, ajouter l'adsorbant pour ion fluorure Mn 1 Al 0,5 /C à des concentrations de 0,9 g/L, 1 g/L, 1,1 g/L, 1,2 g/L et 1,3 g/L respectivement, en ajustant la valeur du pH à 6 (la plage de pH pour l'adsorption de l'ion fluorure était de 5 à 7), en remuant et en adsorbant pendant 2 heures. à 30 °C, filtrer puis détecter la concentration en ion fluorure dans la solution.
Les effets d'adsorption de l'adsorbant pour ion fluorure Mn 1 Al 0,5 /C préparé dans cet exemple sur les ions fluorure sont présentés dans le tableau 4 suivant. Capacité d'adsorption maximale (mg/g) 92,84 Surface spécifique (m 2 /g) 155,76 Dosage d'adsorbant pour eaux usées avec 100 mg/L de concentration en ions fluor (g/L) 0,9 1 1,1 1,2 1,3 Concentration résiduelle d'ion fluorure 17,55 7,16 5,31 4,12 2,47 Taux d'élimination de l'ion fluor (%) 82,45 92,84 94,69 95,88 97,53
Exemple 3 Un procédé de préparation d'un adsorbant pour ion fluorure selon cet exemple comprenait :
(1) décharger une batterie lithium-ion usagée, pyrolyser à une basse température, broyer et tamiser pour obtenir un premier mélange (poudre) contenant un matériau de cathode et un matériau d'anode, ajouter de l'eau au premier mélange pour une suspension en fonction d'un liquide. rapport solide de 1 : 1,2, ajouter une solution d'acide sulfurique et une solution de H 2 O 2 pour la lixiviation acide humide, maintenir une valeur de pH de la solution à 0,5 et filtrer après lixiviation acide humide pendant 6 heures pour obtenir une solution de lixiviation des métaux et un résidu lessivé, le résidu lessivé étant un matériau d'anode constitué de graphite ;
(2) mélanger le résidu lessivé, le matériau graphite et NaOH selon un rapport massique de 1 : 0,1, ajouter de l'eau, mélanger uniformément, griller à 400 °C pendant 5 heures, laver le résidu grillé avec un acide, puis laver avec de l’eau jusqu'à ce que l'eau après lavage du gâteau de filtration soit neutre ;
(3) préparer le résidu grillé dans 30 g/L d'une suspension de résidu grillé avec de l'eau, puis ajouter 3 mol d'oxalate de manganèse pour 1 litre de suspension de résidu grillé, un rapport molaire de l'oxalate de manganèse à des composés contenant de l'aluminium (sulfate d'aluminium et méta-aluminate de sodium) et à un adjuvant (bromure de tétradécyltriméthylammonium) ayant été de 1 : 0,8 : 1, et une proportion molaire de méta-aluminate de sodium dans les composés contenant de l'aluminium ayant été de 0,3 après mélange uniforme, ajout d’une solution de NaOH sous agitation pour contrôler la valeur du pH de la solution à 8, et effectuer une coprécipitation de métal pour obtenir une suspension brune grisâtre ;
(5) griller le composite hydroxyde métallique-carbone dans une atmosphère d'air ou d'oxygène enrichie en oxygène à 500 °C pendant 4 heures pour obtenir un adsorbant pour ion fluorure Mn 1 Al 0,8 /C.
La méthode de test de la capacité d'adsorption de l'adsorbant pour ion fluorure était la suivante : préparer des eaux usées avec une concentration massique ions fluorure de 100 mg/L, ajouter l'adsorbant pour ion fluorure Mn 1 Al 0,8 /C à des concentrations de 1 g/L, 1,1 g/L, 1,2 g/L, 1,3 g/L et 1,4 g/L respectivement, en ajustant la valeur du pH à 6 (la plage de pH pour l'adsorption d'ion fluorure était de 5 à 7), en remuant et en adsorbant pendant 2 heures à 30 °C, filtrer puis détecter la concentration en ion fluorure dans la solution.
Les effets d'adsorption de l'adsorbant pour ion fluorure Mn 1 Al 0,8 /C préparé dans cet exemple sur les ions fluorure sont présentés dans le tableau 5 suivant. Capacité d'adsorption maximale (mg/g) 84,56 Surface spécifique (m 2 /g) 141,38 Dosage d'adsorbant pour eaux usées avec 100 mg/L de concentration en ion fluor (g/L) 1 1,1 1,2 1,3 1,4 Concentration résiduelle d'ion fluorure 15,44 8,12 7,31 5,46 4,62 Taux d'élimination d'ion fluor (%) 84,56 91,88 92,69 94,54 95,38
Exemple 4 Un procédé de préparation d'un adsorbant pour ion fluorure selon cet exemple comprenait :
(1) décharger une batterie lithium-ion usagée, pyrolyser à une basse température, broyer et tamiser pour obtenir un premier mélange (poudre) contenant un matériau cathodique et un matériau anodique, ajouter de l'eau au premier mélange pour la mise en suspension selon un rapport liquide- solide de 1 : 1,2, ajouter une solution d'acide sulfurique et une solution de H 2 O 2 pour la lixiviation acide humide, maintenir une valeur de pH de la solution à 0,5 et filtrer après lixiviation acide humide pendant 6 heures pour obtenir une solution de lixiviation des métaux et un résidu lessivé, le résidu lessivé étant un matériau d'anode constitué de graphite ;
Les premières entrées E1 des premiers multiplexeurs 208 des blocs de calcul 207 de la chaîne de calcul 206 sont reliées entre elles, et les deuxièmes entrées E2 des premiers multiplexeurs 208 des blocs de calcul 207 de la chaîne de calcul 206 sont reliées entre elles.
La sortie de l’accumulateur 210 de chaque bloc de calcul 207 est reliée à la deuxième entrée E2 du deuxième multiplexeur 208’ dudit bloc de calcul, mais aussi à la première entrée E1 du deuxième multiplexeur 208’ du bloc de calcul 207 suivant dans la chaîne de calcul 206.
La sortie de l’accumulateur 210 du bloc de sortie 207b est reliée à la première entrée E1 du deuxième multiplexeur 208’ du bloc d’entrée 207a.
Le circuit de calcul comprend à nouveau des blocs de mémoire vive primaires 217 (RAM interne) et des blocs de mémoire vive secondaires 218 (RAM interne, par lesquels sont introduites les données primaires et secondaires provenant de la source 216.
La chaîne de calcul 206 comprend optionnellement (cela dépend de la taille des accumulateurs et de la taille des masques) un accumulateur de sortie 211 ayant une première entrée reliée à la sortie de l’accumulateur 210 du bloc de sortie 207b.
La chaîne de calcul 206 comprend aussi un premier buffer 212 relié à la première entrée E1 du multiplexeur 208 du bloc d’entrée 207a, un deuxième buffer 214 relié à la deuxième entrée du multiplexeur 208 du bloc d’entrée 207a, et un troisième buffer 215 ayant une entrée reliée à une sortie de l’accumulateur de sortie 211 et une sortie reliée à une deuxième entrée de l’accumulateur de sortie 211.
Cette architecture, avec deux multiplexeurs 208, 208’ dans chaque bloc de calcul 207, présente un certain nombre d’avantages.
Elle permet de gérer efficacement plus de géométries de masque et, en particulier, les convolutions depthwise (ou des calculs dans lesquels le masque est petit). Elle simplifie l’organisation des opérandes (en particulier les poids). Elle est « gratuite » (en matière de ressources) sur un FPGA Xilinx, car le rebouclage est supporté nativement pas le bloc DSP, via paramétrage dynamique. Elle est compatible des autres variantes déjà décrites, et donc permet d’adapter le séquencement des calculs aux caractéristiques du masque, sans modifier la structure.
On voit sur la la représentation du rebouclage en interne d’un bloc DSP. Le PCIN (référence 23) correspond à l’entrée du bloc DSP précédent. Le trait en gras 24 correspond au rebouclage. Le Z (référence 25) est le deuxième multiplexeur 208’.
Les modes de réalisation de la structure de calcul 6,106 et 206 qui viennent d’être décrits sont également compatibles en option d’un pruning et, en particulier, d’un pruning structuré (par exemple 2 poids non nuls parmi 4) – et ce, de manière efficace dans un FPGA et très efficace dans un ASIC.
Le pruning est une méthode consistant à supprimer des connexions de poids dans un réseau pour augmenter la vitesse d’inférence et réduire la taille de stockage du modèle. Ce pruning est réalisé lors de l’entrainement.
Dans le cas de la structure 6, pour rendre ladite structure de calcul compatible avec le pruning , chaque bloc de calcul comprend un multiplexeur additionnel ayant une sortie reliée à la deuxième entrée de l’accumulateur 10 dudit bloc de calcul.
Le but est de ne pas faire la multiplication par 0, mais d’occuper quand même le multiplieur. Mais, l’entrée est la suivante, car utile aux autres multiplications. L’idée est donc de faire la multiplication pour le cout suivant, c’est-à-dire en utilisant non pas l’accumulation précédente, mais l’accumulation entre avant.
Cela suppose aussi que les 0 des poids sont supprimés (ce qui peut être fait en pré-traitement, nécessitant de la mémoire supplémentaire (pour stocker la position des 0 et des sauts) ou à la volée, moyennant des ressources et une bande passante plus élevée).
Dans le cas de la structure 106, pour rendre ladite structure de calcul compatible avec le pruning , la sortie reste localement dans l’accumulateur (et on ne peut pas la déplacer car on écraserait une autre donnée utile). Il faut donc fournir en entrée du multiplieur des données différentes (on suppose aussi que les poids à 0 ne sont pas fournis à la structure). Il faudrait alors un multiplexeur avant le multiplieur et fournir la donnée suivant au multiplieurs (qui sera ensuite fournie aux autres multiplieurs de la même ligne).
Le multiplexeur additionnel a une ou des entrées reliées à un ou des accumulateurs d’un ou de blocs de calcul de la même chaîne de calcul. Pour le pruning, le multiplexeur additionnel de chacun des blocs intermédiaires et du bloc de sortie a des entrées reliées aux sorties des accumulateurs du ou des blocs précédents de la même chaîne de calcul.
Optionnellement, le redémarrage automatique d’au moins un composant fonctionnel CF n permet de recommencer l’exécution de la fonction logicielle. Un avantage de l’invention est de permettre d’effectuer des tests de redémarrage de composants logiciels et des tests de redémarrage de ressources matérielles de manière dissociée ou planifiée de manière à générer une séquence de tests automatique et permettant d’isoler plus facilement une anomalie.