INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Préférentiellement, le moteur à combustion interne est activé en fonction de la température extérieure, de l’altitude et d’un niveau de vieillissement de la pile à combustible.
est une vue schématique d’une première architecture générale d’un groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’une seconde architecture générale d’un groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un premier mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un deuxième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un troisième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un quatrième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un cinquième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un sixième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention.
est une vue schématique d’un septième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un huitième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention ;
est une vue schématique d’un neuvième mode de réalisation du groupe motopropulseur conforme à l’invention.
- 33 couches (101) sont extraites pour un taux d’erreurs résiduelles inférieur à 10 - 9 .
Avantageusement, les données d’entraînement sont des images géoréférencées, et la donnée d’inférence est une image, la classe prédite correspondant à un géoréférencement de ladite image.
Avantageusement, le procédé comprend l’extraction des couches les moins corrélées entre elles du réseau de neurones multicouches, parmi l’ensemble des couches du réseau de neurones multicouches.
Avantageusement les étapes S30), S40) et S50) sont répétées après la correction de la donnée d’inférence et/ou des couches du réseau de neurones, jusqu’à ce que le score de conformité remplisse une condition prédéterminée.
L’invention se rapporte aussi à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé précité lorsqu’il est exécuté par un ordinateur.
L’invention se rapporte aussi à un support de stockage lisible par ordinateur stockant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, impliquent que l’ordinateur mette en œuvre le procédé précité.
L’invention se rapporte aussi à un système de construction d‘une base de données de référence à partir d’un réseau de neurones multicouches, comprenant
- un module d’extraction d’une pluralité de couches du réseau de neurones multicouches pour différentes données d’entraînement injectées dans le réseau de neurones ;
- une base de données de référence associant chaque classe prédite par le réseau de neurones avec une signature de référence correspondante.
L’invention se rapporte aussi à un système d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches vis-à-vis d’une attaque antagoniste, comprenant :
- un module de prédiction de la classe pour chaque donnée d’inférence ;
- un module d’extraction d’une pluralité de couches du réseau de neurones multicouches, de façon à obtenir une signature courante pour la donnée d’inférence ;
- un module de lecture de la base de données de référence obtenue par le système de construction d‘une base de données de référence précité ;
- un module de mesure d’un score de conformité entre la signature courante et la signature de référence correspondant à la classe prédite, la signature de référence étant déterminée en utilisant la base de données de référence ;
le système d’amélioration étant configuré pour valider la donnée d’inférence et la classe associée ou pour corriger la donnée d’inférence et/ou au moins une des couches du réseau de neurones en fonction du score de conformité.
L’invention se rapporte aussi à un système de détermination de la position d’un aéronef, comprenant le système d’amélioration de la robustesse précité, les données d’entraînement étant des images géoréférencées, et dans lequel la longueur de la signature de référence et la longueur de la signature courante sont associés à un taux d’erreurs résiduelles du système de détermination de la position d’un aéronef.
Fig. 3 montre un exemple de procédé au sens de la présente description, selon un mode de réalisation.
Fig. 4 montre un exemple de dispositif au sens de la présente description, selon un mode de réalisation.
On se réfère tout d’abord à la pour rappeler le principe d’une interface BCI (pour « Brain Computer Interface »). Un utilisateur UT porte un casque à capteurs de signaux d’électroencéphalogramme (ou « signaux EEG » ci-après), ce casque pouvant faire partie d’une interface générale BCI. Différents stimuli (sonores, visuels, ou autres), ayant des fréquences de modulation respectives, sont délivrés à l’utilisateur, lequel se concentre sur l’un des stimuli. Il peut être alors mesuré dans ses signaux EEG la même fréquence de modulation que celle du stimulus sur lequel l’utilisateur s’est concentré. Dans l’exemple d’un stimulus délivré par une source lumineuse, cette dernière peut clignoter à la fréquence de modulation précitée. Dans le cas d’un signal sonore, le signal peut comporter une modulation sinusoïdale ou peut être constitué de bips successifs à la fréquence de modulation précitée. Une analyse des signaux EEG de l’utilisateur révèle la présence d’une fréquence d’onde correspondant à la fréquence de modulation précitée. Dès lors, il est possible de concevoir une interface BCI, selon laquelle plusieurs stimuli issus de sources respectives HP1, HP2, HP3, ayant des fréquences de modulation différentes et représentant par exemple des consignes respectives différentes pour piloter une machine (par exemple « tourner à gauche », « tourner à droite », « freiner »), sont présentés simultanément à un utilisateur et ce dernier se concentre sur l’un d’eux de sorte que ses signaux EEG révèle la fréquence de l’un des stimuli HPi et la fonction associée à ce stimulus est alors exécutée par la machine.
Dans l’exemple de la , les stimuli sont délivrés par des haut-parleurs respectifs HP1, HP2, HP3… et l’utilisateur se concentre sur l’une de ces sources sonores. Ainsi, on décrit ci-après une réalisation dans laquelle le signal d’interface (stimulus appliqué à l’utilisateur UT) est par exemple un signal audio pour relever un signal physiologique de type SSAEP (pour « Steady-State Auditory Evoked Potential »). Le stimulus est donc auditif et constitué d’un son à une fréquence de porteuse fp auquel on applique une modulation sinusoïdale ou en créneau, à une fréquence de modulation fm. Les stimuli sont généralement construits avec une fréquence porteuse (correspondant à la période Tp de la ), et modulés en amplitude, en puissance ou en énergie, par un signal ayant une deuxième fréquence (correspondant à la période Tm de la ). Si le signal de stimulation est efficace, le signal EEG mesuré par le casque de l’interface BCI présente une fréquence correspondant à la période Tm de la .
Dans le cas d’un stimulus visuel, une source lumineuse peut avoir une couleur particulière, correspondant ainsi à une longueur d’onde LO associée à une fréquence porteuse fp par une relation du type LO = c / fp, où c est la vitesse de la lumière. Certains utilisateurs peuvent être plus sensibles à certaines couleurs que d’autres pour retenir leur attention. Ainsi, le choix de la couleur (et donc de la fréquence de la porteuse fp) peut être important, notamment à certains moments de la journée pour un même utilisateur, pour recueillir efficacement des signaux EEG révélant un potentiel évoqué exploitable (i.e. ayant une fréquence correspondant à la fréquence de modulation ou de « clignotement » de la source lumineuse). Par exemple, une longueur d’onde de 0,5µm peut être utilisée pour du bleu comme couleur de stimuli visuels chez certains sujets, ou une longueur d’onde de 0,55µm pour du vert auxquels certains utilisateurs sont plus sensibles, ou encore 0,65µm pour du rouge, couleur à laquelle d’autres utilisateurs sont encore plus sensibles, etc.
On comprend ainsi qu’une subjectivité qui est personnelle à chaque utilisateur fait en sorte que certains stimuli sont plus facilement perçus et peuvent être à l’origine de potentiels évoqués exploitables pour concevoir une interface BCI robuste pour un utilisateur donné ou une catégorie d’utilisateurs donnés.
On présente ci-après en référence à la un procédé pour sélectionner les stimuli les plus efficaces pour un utilisateur donné ou pour une population observée d’utilisateurs. A l’étape S1, on génère un signal de fréquence de porteuse fp avec une modulation de fréquence fm, que l’on applique sous forme de stimulus à un utilisateur. A l’étape S2, on recueille le signal EEG de l’utilisateur et l’on cherche en particulier à détecter dans ce signal S(EEG) une fréquence correspondant à la fréquence de modulation fm. Les signaux de stimulus SHP ayant réussi par exemple à générer un potentiel évoqué à l’étape S2 sont stockés en mémoire à l’étape S3. A partir de ces signaux de stimulus, on peut chercher, à l’étape S4, à transformer progressivement des versions successives de ces signaux : - en procédant par exemple à une modification par pas successifs de la fréquence de modulation fm et/ou de la fréquence porteuse fp, et/ou de leurs amplitudes respectivement associées pour construire le signal de stimulus SHP, selon une première forme de réalisation, et/ou - en appliquant des variations aléatoires dans le temps, de bruit, à une représentation temps-fréquence des signaux de stimulus stockés en mémoire à l’étape S3, selon une deuxième forme de réalisation, puis en mettant en œuvre une technique de « filtrage par corrélation inverse », décrite en détail plus loin.
Ensuite, les transformations de stimuli ayant occasionné des potentiels évoqués sont à leur tour stockées en mémoire (boucle à nouveau sur les étapes S1à S3 de la ). A l’étape S5, on peut retenir alors les versions transformées des stimuli qui ont occasionné des potentiels évoqués avec un rapport signal à bruit (signal EEG à la fréquence de modulation fm) supérieur à un seuil THR. Ce seuil THR peut être fixe ou au contraire être estimé en fonction de la moyenne des rapports signal à bruit. Par exemple, on peut retenir tous les stimuli dont le rapport signal à bruit est supérieur à la moyenne des rapports signal à bruit (éventuellement plus un ou plusieurs écarts-types par exemple). A l’étape S6, s’il apparait quelques fréquences de modulation fm et/ou quelques fréquences porteuses fp dont les signaux de stimulus ont fourni des résultats particulièrement satisfaisants au test S5, il peut être construit des signaux de stimulus avec des fréquences fm et/ou fp moyennées parmi ces « fréquences satisfaisantes » pour tester à nouveau de nouvelles versions de stimuli issues de ces fréquences moyennes (boucle sur les étapes S1 à S5). Notamment dans le cas de l’ajout d’un bruit à variation temporelle aléatoire, il est possible de créer une modulation par l’ajout de ce bruit qui a pour effet de modifier aléatoirement la fréquence de modulation, ou même la fréquence porteuse. Dans ce cas, les nouvelles versions testées peuvent avoir ces fréquences de modulation et/ou de porteuse modifiées. Finalement, les meilleurs signaux de stimulus sont stockés en mémoire à l’étape S7 (fréquences fm et fp, amplitudes associées, éventuellement une forme de bruit aléatoire modifiant le signal, etc.). Ces signaux « satisfaisants » stockés à l’étape S7 peuvent correspondre ainsi à des stimuli efficaces pour générer des potentiels évoqués.
Il est possible aussi de stocker à l’étape S7 des signaux ayant des parties bruitées, avec éventuellement des « temps de pause » entre les parties bruitées qui correspondent à du signal non bruité.
A l’étape S7, les tests réalisés aux étapes S1 à S6 sur un utilisateur donné UT, permettent ainsi d’obtenir des signaux de stimulus satisfaisants pour une interface BCI qu’utiliserait cet utilisateur. Il a été observé néanmoins certaines tendances générales, au moins parmi des populations d’individus, de sorte que les signaux propres à un utilisateur UT pourraient convenir plus globalement à au moins toute une catégorie d’utilisateurs. Ainsi, à l’étape S8, il est possible de moyenner des signaux « satisfaisants » d’après les tests réalisés sur plusieurs utilisateurs différents mais par exemple appartenant à une même catégorie (telle qu’une tranche d’âge, une activité professionnelle ou autre), de sorte que ces signaux d’interface BCI peuvent être proposés à un tout utilisateur de cette catégorie. Ainsi, on retiendra qu’à l’issue de l’étape S7, les signaux obtenus pour un utilisateur peuvent être utilisés pour l’interface BCI de cet utilisateur, ou alternativement (dans la réalisation en traits pointillés de l’étape S8 de la ), ces signaux testés sur différents utilisateurs peuvent être moyennés pour être des signaux standards d’une interface BCI susceptible d’être utilisée par tout utilisateur (ou tout utilisateur d’une catégorie donnée).
Pour des signaux audios par exemple, il a été observé qu’une gamme de fréquences fp de la porteuse entre 500 et 3500 Hz était prometteuse pour obtenir rapidement des potentiels évoqués pour un grand nombre d’utilisateurs. La fréquence de modulation fm est plus petite en principe, par exemple dans une gamme de 1 à 100 Hz. Il a été observé en particulier qu’entre 20 et 80 Hz, les potentiels évoqués pouvaient être détectés pour un grand nombre d’utilisateurs, et les utilisateurs plus jeunes pourraient être plus sensibles aux hautes fréquences (avoisinant 60 Hz jusqu’à 80 Hz).
Le signal de porteuse peut être modulé avec cette fréquence plus basse fm, par une fonction de type sinus ou encore par un créneau. Il est aussi possible d’introduire des silences dans le signal de porteuse pour générer une répétition de forme « signal – silence » à une fréquence fm correspondant à celle de la modulation précitée. A l’étape S4, il est également possible de modifier l’amplitude de signal de porteuse comme l’amplitude de la modulation.
Il est généré ainsi des stimuli sonores successivement avec une modification d’un de ces paramètres (fréquence / amplitude ; porteuse / modulation ; fonction sinus / créneau) ou de plusieurs de ces paramètres. Des potentiels évoqués qui peuvent éventuellement advenir en réaction de l’utilisateur à ces stimuli sont détectés dans les signaux EEG de l’utilisateur. Les paramètres précités d’amplitudes et fréquences respectives peuvent être stockés en mémoire à l’étape S3, en correspondance d’une mesure d’un rapport signal à bruit des signaux EEG à cette fréquence de modulation.
La manière de faire varier ces paramètres précités peut être par pas progressifs (par exemple augmentation par pas de la fréquence de modulation à partir de 20 Hz pour identifier quelques fréquences de modulation qui conviennent particulièrement à l’utilisateur car les potentiels évoqués détectés présentent un fort rapport signal à bruit à ces fréquences). Alternativement, la manière de faire varier ces paramètres peut être aléatoire ou suivre une loi de probabilité prédéfinie.
En particulier, une forme de réalisation possible met en œuvre une « méthode de corrélation inverse ». Cette technique s’appuie sur la subjectivité des tests. La transformation du stimulus proposé à l’utilisateur est aléatoire et la réaction de l’utilisateur peut être inattendue. Par exemple, partant d’une fréquence de modulation de 30 Hz, l’utilisateur peut réagir moins bien à 35 Hz qu’à 30 Hz, mais mieux à 40 Hz qu’à 30 Hz, et ce de façon reproductible. Ceci peut s’expliquer par des processus cognitifs propres à l’utilisateur.
Partant de ce constat, il est appliqué par exemple une transformation temps-fréquence aux signaux de stimuli et il est ajouté à cette représentation temps-fréquence un bruit aléatoire (variant aléatoirement dans le temps) pour générer de nouveaux stimuli à soumettre à l’utilisateur. Une telle transformation par ajout de bruit aléatoire peut modifier par exemple la fréquence de la porteuse et/ou de la modulation. Si l’utilisateur y réagit avec une forte intensité de potentiel évoqué (mesurée par son rapport signal à bruit au test S5), alors les caractéristiques de signal d’un tel stimulus sont stockées en mémoire à l’étape S7 pour faire partie des signaux d’interface convenant pour l’utilisateur.
La présence de certains types de défauts dans la texturation de la surface de la pièce peut entrainer par la suite un collage qui peut s’avérer défectueux. Cette détection de défauts, et plus particulièrement de certains types de défaut est particulièrement crucial dans le domaine de la texturation par laser car il est important de détecter au plus vite des potentiels défauts, soit afin d’y remédier, soit afin de mettre fin au procédé de texturation si ces défauts ne peuvent être corrigés.
Afin de détecter dès que possible un défaut dans la texturation de la surface de la pièce, un contrôle de la qualité du traitement est assuré par un procédé de contrôle selon l’invention, en temps réel.
La illustre schématiquement un exemple d’un dispositif de contrôle de la qualité du traitement, dit dispositif de contrôle 100, apte et configuré pour mettre en œuvre le procédé de contrôle. Le dispositif de contrôle 100 est préférentiellement adapté pour être associé au dispositif de traitement 200.
Le dispositif de contrôle 100 comprend avantageusement un dispositif d’acquisition d’images 110 configuré pour acquérir des images de la surface 310 de la pièce en cours de traitement.
De préférence, le dispositif d’acquisition d’image 110 est solidarisé au bras articulé 220, par exemple à proximité de la source laser 210.
Ainsi, lorsque la source laser 210 se déplace au-dessus de la surface 310 de la pièce, le dispositif d’acquisition d’image 110 acquiert en temps réel une image d’une zone 320 de la surface 310 de la pièce en cours de traitement par la source laser pointant dans la zone 320.
Le dispositif d’acquisition d’images 110 comporte préférentiellement une caméra.
La caméra est par exemple une caméra classique du marché. Il n’est pas nécessaire pour les besoins de l’invention d’avoir recours à des caméras industrielles très haute fréquence ou dans des spectres autres que le spectre visible.
Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un objectif associé à la caméra.
Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un filtre, par exemple dans le domaine du visible.
Le dispositif d’acquisition d’image 110 peut comporter un dispositif d’éclairage additionnel, associé à la caméra, dirigé dans la même direction que la caméra vers la zone 320.
Dans un exemple de réalisation, le dispositif d’éclairage additionnel est un éclairage annulaire constitué de diodes électroluminescentes (LEDs) disposées autour de la caméra et dirigées vers la zone 320. Un tel dispositif d’éclairage additionnel permet de produire un éclairage de type diffusant blanc opaque. Un tel dispositif d’éclairage additionnel permet avantageusement d’assurer une excellente homogénéité de la lumière sur la zone 320 lors de l’acquisition des images par la caméra.
Le dispositif de contrôle 100 comporte en outre une unité de contrôle 150. L’unité de contrôle 150 comprend : un module 120 de traitement des images acquises, de type microprocesseur, pour mettre en œuvre le procédé de contrôle selon l’invention, un module 130 de stockage, tel qu’une mémoire informatique, par exemple un disque dur, sur lequel sont enregistrées des instructions de code pour l’exécution du procédé de contrôle selon l’invention.
Le procédé de contrôle, en association avec le dispositif de contrôle 100, permet de suivre la texturation réalisée par le faisceau laser, pendant la phase de texturation, donc en temps réel, afin de détecter dès que possible l’apparition de défauts de traitement dans une image acquise par le dispositif d’acquisition d’images.
Le procédé de contrôle selon l’invention permet ainsi de s’assurer qu’il n’y a pas de défaut de traitement lors de la texturation.
Le procédé de contrôle selon l’invention se base avantageusement sur l’analyse de la forme et de la taille du plasma généré par le faisceau laser lors de son impact avec la surface 310 de la pièce 300. Les inventeurs ont en effet constaté que la forme et la taille du plasma généré par le faisceau laser évoluent lorsqu’un défaut de traitement apparait, lors de la phase de texturation laser.
Selon l’invention, dans une première étape E1, on établit une fonction bijective f SDA entre lesdits valeurs d’intensité du signal RSS et le temps de vol TOF utilisées pour entrainer le modèle prédictif MOD. Les deux paramètres sont ainsi corrélés par l’intermédiaire de cette fonction.
Ceci est illustré à la . Pour les équipements portables de référence SDA, une première courbe f SDA illustre la fonction bijective qui relie chacune des valeurs d’intensité du signal RSS à une valeur de temps de vol TOF dudit signal et inversement.
Cette fonction bijective RSS=f SDA (TOF) peut être déterminée par l’utilisation de tout outil mathématique de corrélation ou de régression connu de l’homme du métier.
Dans une deuxième étape, lorsqu’un nouvel équipement portable SDB communique avec le dispositif adaptatif d’activation. D, le procédé adaptatif propose de modifier le modèle prédictif en s’adaptant aux nouvelles caractéristiques de ce nouvel équipement SDB.
Pour réaliser cette adaptation dynamique, le procédé propose de ne considérer que les signaux considérés comme « directs » envoyés par le nouvel équipement SDB (étape E2) et reçus par une unité d’émission réception E1, E2, E3, E4 du véhicule V.
Il est détaillé ci-dessous, quels sont les critères qui permettent de distinguer un signal direct, d’un signal indirect selon l’invention.
On appelle ici ou on définit ici pour la mise en œuvre d’un mode préférentiel du procédé selon l’invention, un signal comme « direct », un signal qui répond aux deux critères suivants (cf. plus bas) : Le signal S1 n’a pas été réfléchi par une paroi, ni atténué avant d’être reçu par une unité d’émission réception E1…E4 et Le signal S1 a été reçu par l’antenne A1…A4 de l’unité d’émission réception E1…E4 dans une fenêtre d’angle d’arrivée.
Dans un deuxième mode de réalisation du procédé de l’invention, le signal est direct si en plus de répondre aux deux critères ci-dessus, le signal reçu a été envoyé lorsque l’orientation OR du nouvel équipement portable SDB se situait dans une fenêtre de valeurs d’orientation prédétermines (ORmin, ORmax)
Et enfin dans un troisième et dernier mode de réalisation du procédé de l’invention, le signal est direct si en plus de répondre aux deux critères ci-dessus, le signal S1 a été envoyé dans un rayon proche du véhicule, c’est-à-dire que le temps de vol TOF du signal est inférieur à un temps de vol maximal TOFmax.
Si le signal S1 reçu par une unité d’émission réception est un signal direct, selon les critères énumérés ci-dessus (étape E2), alors il est établi une nouvelle fonction bijective f SDB (étape E3) reliant cette fois ci, les nouveaux couples de valeurs d’intensité du signal RSS’ et les valeurs de temps de vol TOF’ du signal envoyé par le nouvel équipement SDB.
Ceci est illustré à la , où le graphe f SDB représente la fonction bijective reliant chacune des nouvelles valeurs d’intensité du signal RSS’ aux nouvelles valeurs de temps de vol TOF’ et inversement.
Ensuite, il est calculé une différence d’intensité (étape E4) du signal ΔRSS soit RSS-RSS’, entre les deux courbes f SDA et f SDB pour des mêmes valeurs de temps de vol TOF1, TOF2 (cf. ).
Cette différence d’intensité du signal reçu ΔRSS est ensuite appliquée aux valeurs d’intensité du signal des couples de valeurs utilisées (RSS, TOF) dans la base de données pour entrainer le modèle prédictif MOD (étape E5).
Le modèle prédictif MOD ainsi modifié s’adapte alors aux nouvelles données d’entrée, en l’occurrence l’intensité du signal reçu ainsi corrigé (RSS-ΔRSS), et peut alors déterminer la localisation d’ du nouvel équipement SDB en fonction des nouvelles valeurs d’intensité du signal RSS’ et de temps de vol TOF’ en provenance dudit nouvel équipement SDB (étape E5).