INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
S4 : pyrolyse du matériau séché à 310 °C et maintien de la température pendant 1 h à 2 h ;
S5 : tamisage du matériau pyrolysé à travers un tamis fait de nickel d'une taille de maille de 0,25 mm à la température de l'étape S4 pour obtenir une masse noire de taille inférieure et une feuille de cuivre et d'aluminium de taille supérieure ;
S6 : ajout de la masse noire dans de l'acide sulfurique à une concentration de 1 mol/L selon un rapport solide/liquide de 1,0 g/3,0 mL, ajout de peroxyde d'hydrogène, et lixiviation à 80 °C pendant 1 h ;
S7 : réalisation d'une séparation solide-liquide pour obtenir un lixiviat et un résidu de lixiviation ; et
S8 : lavage et séchage du résidu de lixiviation, puis réalisation d'une calcination exempte d’oxygène pendant 3 h à une température de 700 °C pour obtenir une anode de graphite régénérée.
- le serveur IDVSRV0 associé à l'orchestrateur pour réaliser l'étape IDV0 de vérification de l'identité de l'utilisateur,
- les serveurs de sauvegarde BCKi, et
- les serveurs IDVSRVi associés aux serveurs BCKi pour réaliser les étapes de vérification d'identité ultérieures, au moment de la restauration de la graine.
Certaines fonctions utilisées dans l'algorithme sont indiquées dans le tableau 1 ci-après, à titre d'exemple non limitatif :
[Tab 1] Type de cryptographie Cryptographie à courbes elliptiques Sign Signature de type ECDSA ("Elliptic Curve Digital Signature Algorithm") avec la courbe elliptique secp256k1 ECDH Échange de clés Diffie-Hellman basé sur les courbes elliptiques utilisant par exemple la courbe elliptique secp256k1 Fonction de hachage SHA-256 ("Secure Hash Algorithm") Chiffrement symétrique {.}k0 Algorithme AEAD-AES-SIV-CMAC-256 Fonction SS Fonction de Partage de secret de Shamir ou autre fonction similaire, ou Partage de secret vérifiable publiquement de Pedersen PVSS basé sur la courbe secp384r1
Description de l'algorithme, en relation avec les figures 4A et 4B.
B1. Initialisation de la sauvegarde
L’utilisateur USR sélectionne dans le dispositif HW une option de sauvegarde de la graine. L’utilisateur, par l'intermédiaire du dispositif hôte HDV, crée un compte de sauvegarde sur le serveur de compte UASRV. Le dispositif HW établit une liaison de données avec l'orchestrateur ORC1 et lui envoie la requête en sauvegarde :
BCKRQ
Optionnellement le dispositif HW offre la possibilité à l'utilisateur de choisir le nombre m de parts Si qu’il souhaite générer pour la sauvegarde de la graine, et le seuil n correspondant au nombre de parts nécessaires à la reconstitution de la graine S. Toujours de manière optionnelle, le dispositif HW peut présenter à l'utilisateur une liste de serveurs de sauvegarde BCKi, certains pouvant être des partenaires externes, et demander à l’utilisateur d’indiquer ceux qu’il souhaite utiliser. Sinon, ceux-ci sont sélectionnés automatiquement par l'orchestrateur. L'orchestrateur ORC1 établit une liaison de données avec les serveurs BCKi, puis engage le processus de sauvegarde selon les étapes décrites dans ce qui suit.
B2. Génération et envoi au dispositif HW et aux serveurs BCKi de l'identifiant de la sauvegarde
[ORC1 → BCKi, HW] BCKID
L'orchestrateur ORC1 génère l'identifiant BCKID de la sauvegarde, par exemple un nombre aléatoire, et le transfère au dispositif HW et aux serveurs BCKi.
B3. Réalisation d’une vérification d’identité IDV0 par le serveur IDVSRV0
[IDVSRV0] IDV0
A l’étape 500, une pluralité de fonctions d’apprentissage est appliquée à l’ensemble de données initial (étape de mise en œuvre de la fonction d’apprentissage de données).
A l’étape 610, l’ensemble des caractéristiques d’un individu cible est reçu.
A l’étape 630, les individus voisins appliqués sont échantillonnés à partir de l’ensemble de données initial à partir de mesures de distance entre l’individu cible et les individus initiaux , pour générer l’ensemble de données de voisinage applicatif .
A l’étape 650, la fonction de mapping est appliquée en parallèle aux ensembles caractéristiques de l’individu cible et des individus voisins appliqués pour générer respectivement l’élément latent estimé et l’espace latent de voisinage applicatif .
A l’étape 670, le vecteur de comportement estimé associés à l’individu cible est déterminé, en particulier à partir des vecteurs de comportement de voisinage applicatif et de mesures de similarité définies entre l’individu d’entrée et chacun des individus voisins appliqués . Chaque mesure de similarité est déterminée au préalable à l’étape 660 en fonction d’un paramètre de similarité et de l’élément latent estimé et de l’espace latent de voisinage applicatif .
A l’étape 680, un ou plusieurs éléments du vecteur de comportement estimé sont triés et/ou sélectionnés et/ou déterminés, ce qui fournit à l’étape 690, un ou plusieurs produits à recommander à l’individu ciblé .
L'homme du métier comprendra aisément que certaines étapes peuvent être réalisées de manière simultanée et/ou selon un ordre différent, par exemple selon un ordre défini par le système de détermination de recommandations 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14.
L’invention peut être mise en œuvre dans de nombreuses applications et dans des domaines techniques variés. Le système de détermination de recommandations 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14 et les procédés selon les modes de réalisation de l’invention peuvent être utilisés par exemple dans des systèmes industriels (systèmes de cybersécurité, processus de fabrication par exemple) ou militaire, dans le domaine de la publicité, de l’audio-visuel, dans le domaine bancaire ou fiscal, dans des dispositifs d’imagerie, de diagnostic médical ou d'aide au diagnostic médical. L’invention s’applique plus généralement à tout domaine pour lequel il existe un besoin de recommandation, de prédiction et/ou d’apprentissage de données.
L’homme du métier comprendra que l’invention peut être mise en œuvre en tant que programme d’ordinateur comportant des instructions pour son exécution. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support d’enregistrement lisible par un processeur. La référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des fonctions décrites précédemment, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. Au contraire, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés ici dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre des aspects des techniques décrites ici. Les moyens ou ressources informatiques peuvent notamment être distribués ("Cloud computing"), éventuellement selon des technologies de pair-à-pair.
Le code logiciel peut être exécuté sur n'importe quel processeur approprié (par exemple, un microprocesseur) ou cœur de processeur ou un ensemble de processeurs, qu'ils soient prévus dans un dispositif de calcul unique ou répartis entre plusieurs dispositifs de calcul (par exemple tels qu’éventuellement accessibles dans l’environnement du dispositif). Le code exécutable de chaque programme permettant au dispositif programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur ou en mémoire morte. De manière générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif avant d'être exécutés. L'unité centrale peut commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur ou dans la mémoire morte ou bien dans les autres éléments de stockage précités.
Le système de détermination de recommandations 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14 peuvent être implémentés sur une ou plusieurs unités de calcul distribuées comprenant une pluralité de cœurs physiques (par exemple 16 cœurs). Les modes de réalisation de l’invention sont particulièrement adaptés à une telle implémentation distribuée ainsi qu’à un portage sur des technologies hardware multi-cœur, ce qui permet d’obtenir une réponse rapide à une requête utilisateur quelle que soit la taille du modèle d’apprentissage ou de prédiction considéré. Le système de détermination de recommandations 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14 peuvent être est implémentés dans différents langages, tels que le langage C++.
L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-avant à titre d’exemple non limitatif. Elle englobe toutes les variantes de réalisation qui pourront être envisagées par l'homme du métier. En particulier, l’homme du métier comprendra que l’invention n’est pas limitée aux différents blocs fonctionnels, décrits à titre d’exemples non limitatifs.
Système et procédé de prédiction de données utilisant un apprentissage de données multivariées par filtrage collaboratif La présente invention concerne de manière générale le domaine de prédiction de données, et en particulier un système et un procédé de prédiction de données utilisant un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif.
Un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif utilise une mesure de similarité optimisée.
Il existe des systèmes connus d’apprentissage de données appliqués en particulier à des séries temporelles, utilisant le principe de mesure de similarité pour la prédiction de données, comme décrit dans l’article “Time series forecasting by recommendation: an empirical analysis on amazon marketplace” de A. Gomez-Losada et al. 2019, In International Conference on Business Information Systems, pages 45–54. Cependant, dans de telles solutions, l’apprentissage et la prédiction s’appliquent à des données univariées, c’est-à-dire des données ne permettant pas d’inclure de caractéristiques exogènes. Par suite, il n’est pas possible d’effectuer de prédiction complexe dite « ayant plusieurs longueurs d'avance » (ou multi-step s -ahead selon l'appellation anglaise), en particulier pour des séries temporelles.
D’autres systèmes connus utilisent le principe de mesure de similarité comme décrit dans l’article “Modeling time series similarity with siamese recurrent networks” de W. Pei et al. 2016, arXiv preprint arXiv:1603.04713. Cependant, ces systèmes s’appliquent à la comparaison de données et non à la prédiction de données.
Selon les modes de réalisation ci-dessus, la cartographie 108 de champ de vitesse de la surface maritime déterminée est une cartographie contemporaine des cartographies satellitaires 103 2 et 104. C’est-à-dire que les cartographies 103 2 , 104 et 108 peuvent être associées à un même intervalle de temps. Cet intervalle de temps est défini à l’échelle de l’évolution temporelle des phénomènes étudiés. Par exemple, l’intervalle de temps en question est d’une durée comprise entre 1 heure (h) et 48h. Cela signifie que les cartographies satellitaires 103 2 et 104 ont été obtenues dans ce même intervalle de temps, même si, d’un point de vue pratique, elles peuvent ne pas être exactement simultanées, par exemple pour être obtenues à l’aide deux satellites différents survolant la région d’intérêt à des instants différents de l’intervalle de temps en question.
Selon un autre mode de réalisation, la cartographie 108 de champ de vitesse de la surface maritime déterminée est une cartographie prédite à partir des cartographies satellitaires 103 2 et 104. C’est-à-dire que la cartographie 108 est associée à un intervalle de temps ultérieur à celui associé aux cartographies 103 2 et 104. L’écart entre l’intervalle de temps associé à la cartographie 108 et celui associé aux cartographies 103 2 et 104 est au moins égal à 12h, par exemple au moins égal à 24h. Par exemple, il est égal à 1 jour, à 2 jours, à 3 jours, à 4 jours, à 5 jours, à 6 jours, à 7 jours, à 10 jours, à 15 jours, voire à 30 jours.
Dans ce mode de réalisation, on utilise un modèle numérique de prévision 107 3 qui peut déterminer plusieurs cartographies 108, chacune associée à un intervalle de temps différent, tels que par exemple plusieurs des intervalles de temps présentés ci-dessus. Le modèle numérique de prévision 107 3 peut par exemple déterminer une cartographie 108_J+1 associée à la journée suivant les cartographies satellitaires (dite « J+1 ») et une cartographie 108_J+2 associée à la journée suivante (dite « J+2 »), comme représenté sur la . Sur cette figure, à titre d’exemple, d’autres images peuvent correspondre à d’autres intervalles de temps.
L’instant auquel la détermination est réalisée est associé aux cartographies prédites. Cela permet de réaliser la prédiction dès l’obtention des mesures les plus récentes.
Le cas échéant, en plus de déterminer une ou plusieurs cartographies prédites, le modèle numérique de prévision 107 3 peut également déterminer la cartographie contemporaine tel que présenté ci-dessus (vignette la plus à gauche sur la ).
Dans l’exemple ci-dessus, le ou les cartographies prédites sont déterminées à partir d’un jeu de cartographies satellitaires le plus récent. Toutefois, en variante, le modèle numérique de prévision 107 3 peut utiliser des cartographies satellitaires antérieures pour déterminer la cartographie prédite. Les cartographies 103 2 et 104 sont associées à un intervalle de temps antérieur à l’instant où est mise en œuvre la détermination. L’écart entre le moment où est mise en œuvre la détermination et l’intervalle de temps associé aux cartographies 103 2 et 104 est au moins égal à 12h, par exemple au moins égal à 24h. Par exemple, il est égal à 1 jour, à 2 jours, à 3 jours, à 4 jours, à 5 jours, à 6 jours, à 7 jours, à 10 jours, à 15 jours, voire à 30 jours.
Le cas échéant, le modèle numérique de prévision 107 3 utilise plusieurs jeux de cartographies satellitaires 103 2 et 104, correspondant à des intervalles de temps passés différents, pour déterminer la cartographie prédite. Le modèle numérique de prévision 107 3 peut par exemple déterminer une cartographie prédite associée à la journée suivant les cartographies satellitaires les plus récentes (dite « J+1 ») et/ou une cartographie associée à la journée suivante (dite « J+2 ») à partir de données de cartographies satellitaires les plus récentes (dites « J ») ou de la journée précédente (dite « J-1 »).
En variante, le modèle numérique de prévision 107 3 peut déterminer une cartographie prédite pour le jour « J » à partir de données de cartographies satellitaires associées à un ou plusieurs intervalles de temps passés, par exemple associés à « J-1 » et/ou à « J-2 ».
En résumé, le modèle numérique de prévision 107 3 met en relation un ou plusieurs jeux de données de cartographie satellitaire 103 2 représentative d’un champ de vitesse à faible résolution (103_J-1, 103_J sur la ), un ou plusieurs jeux de données de cartographie satellitaire 104 de topologie de lignes de courant (104_J-1, 104_J sur la ), et un ou plusieurs jeux de cartographies 108 de champ de vitesse à haute résolution pour la surface maritime (108_J, 108_J+1, 108_J+2 sur la ). Les jeux de données de cartographie satellitaire 103 2 représentative d’un champ de vitesse à faible résolution et de cartographie satellitaire 104 de topologie de lignes de courant sont associés deux à deux à de mêmes instants (par exemple, 103_J-1 et 104_J-1 sur la ). S’il y en a plusieurs, ils sont chacun associé à un instant différent (par exemple également 103_J et 104_J sur la ). S’il y a plusieurs jeux de cartographies 108 de champ de vitesse à haute résolution, ils sont associés à des instants différents. Au moins un jeu de cartographies 108 de champ de vitesse à haute résolution est associé à un instant différent des instants associés aux jeux de données de cartographie satellitaire 103 2 représentative d’un champ de vitesse à faible résolution et de cartographie satellitaire 104 de topologie de lignes de courant.
Le modèle numérique 107 3 est ainsi entrainé, à partir de ces données d’entraînement, pour générer des cartographies de champ de vitesse prédites 108 à partir de données de première cartographie satellitaire 103 2 et de données de deuxième cartographie satellitaire 104. Selon un exemple de réalisation, le modèle numérique 107 3 peut disposer d’une architecture de réseau neuronal convolutionnel d’architecture « 3D-unet », où la dimension 3D correspond à l’aspect temporel des cartographies, comme décrit ci-dessus.
Selon un autre exemple de réalisation, le modèle numérique 107 3 pourrait disposer d’une architecture dite de « transformateurs », où la dimension temporelle est relevée par des encodages positionnels.
Selon un autre exemple de réalisation, le modèle numérique 107 3 pourrait disposer d’une architecture d’un modèle génératif dit de « diffusion » qui reconstruit progressivement l'évolution temporelle des cartographies en considérant les cartographies d'un instant d'entrée (par exemple le jour « J ») et en reconstruisant un instant ultérieur (par exemple le jour suivant « J+1 ») par l'apprentissage d'un processus d'ajout de bruit et de débruitage. Ce modèle numérique 107 3 a appris la structure latente de l’ensemble de données en modélisant la manière dont les points de données se diffusent dans leur espace latent, tel que décrit dans Ho, Jonathan, Ajay Jain, and Pieter Abbeel. "Denoising diffusion probabilistic models." Advances in neural information processing systems 33 (2020): 6840-6851, intégré ici par référence dans sa totalité dans tout but.
En variante, le modèle numérique 107 3 avec une architecture d’un modèle génératif dit de « diffusion », prenant en compte une certaine entrée pour un instant d’entrée (par exemple pour le jour « J »), propose plusieurs sorties pour un instant ultérieur (par exemple le jour suivant « J+1 ») en faisant varier le bruit ajouté dans le processus de débruitage. Ces sorties multiples de cartographies sont appelées prévisions d'ensemble pour l’instant ultérieur (par exemple le jour « J+1 ») en question. Les prévisions d'ensemble offrent divers scénarios possibles pour l'évolution future des écoulements maritimes dont il est question, ce qui permet d'adopter des approches probabilistes pour l'utilisation de ces données de prévision. En variante, on peut utiliser des entrées pour plusieurs instants contemporain et/ou passé(s), et obtenir des sorties pour plusieurs instants contemporain et/ou futur(s).
Dans les modes de réalisation où la fonction de coût est dérivable, le message retour peut correspondre au gradient de la fonction de coût par rapport au paramètre d’apprentissage . Ce message retour peut être déterminé selon le théorème de dérivation des fonctions composées (ou ‘règle de la chaîne’ pour chain rule selon l'appellation anglaise) à partir des gradients suivants : - le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction de comportement ; - le gradient du vecteur de prédiction de comportement par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; et - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport aux paramètres d’apprentissage .
En particulier, le gradient du vecteur de prédiction de comportement par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (07), et défini selon l’expression (16) suivante :
En particulier, si la fonction de coût est de type ‘entropie croisée’, le gradient de la fonction de coût par rapport au vecteur de prédiction de comportement peut être défini selon l’expression (17) suivante :
Alternativement, dans les modes de réalisation où la fonction de coût est de type MAP, et donc non dérivable, le message retour peut correspondre au gradient de l’espérance mathématique du critère d’évaluation par rapport au paramètre d’apprentissage . Ce message retour peut être déterminé selon la formule (18) suivante :
Dans l’expression (18) précédente, le terme correspond au gradient de l’élément de l’échantillonnage par rapport au paramètre d’apprentissage . En particulier, le terme peut être déterminé selon le théorème de dérivation des fonctions composées à partir des gradients suivants : - le gradient de l’élément de l’échantillonnage par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; et - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport au paramètre d’apprentissage .
Dans ce cas, le gradient de l’élément de l’échantillonnage par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (07), et défini selon l’expression (19) suivante :
Dans le mode de réalisation où la fonction de similarité dérivable est de type Gauss ian kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (10), et défini l’expression (20) suivante :
Alternativement, dans le mode de réalisation où la fonction de similarité dérivable est de type Student-t kernel, le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (11), et défini l’expression (21) suivante :
Le bloc de rétropropagation 148 est par conséquent configuré pour déterminer messages retours associés à chaque individu d’entrainement , en fonction de chacun des vecteurs de comportement de voisinage et des mesures de similarité .
Le fait que les moyens élastiques de déformation soient réalisés en un matériau ayant un module de Young supérieur à 100000 MPa permet avantageusement de réduire l’encombrement du lecteur de carte magnétique. En effet, des moyens élastiques de déformation ayant un module de Young inférieur à 100000 Mpa, par exemple compris entre 2 000 et 4 000 MPa pour des moyens élastiques de déformation réalisés en matière plastique, nécessitent de prévoir que ces moyens élastiques de déformation soient très épais afin d’obtenir un effort de contre-appui suffisant pour déformer la carte magnétique lors de son coulissement dans la zone de passage de manière à la presser contre la tête de lecture et assurer une lecture dans de bonnes conditions des pistes de lecture magnétiques de la carte magnétique. En outre, les moyens élastiques de déformation réalisés dans des matériaux ayant un module de Young inférieur à 100000 MPa doivent présenter des géométries complexes afin de fournir un effort de contre-appui suffisamment important pour permettre une lecture fiable des données de la carte magnétique. Ainsi, l’utilisation de moyens élastiques de déformation ayant un module de Young supérieur à 100000 MPa, par exemple supérieur à 200 000 MPa, permet de prévoir, à effort de contre-appui équivalent, que les moyens élastiques de déformation soient plus minces et donc moins encombrants. De plus, il est possible d’utiliser des formes simples pour la réalisation des moyens élastiques de déformation, ce qui, en plus de réduire l’encombrement, réduit les coûts et la complexité de fabrication.
L’invention peut également comporter les caractéristiques optionnelles suivantes, prises seules ou en combinaison.