INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans le cas où le réseau de neurones multicouches est du type CNN, l’ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) comprend des cartes d’activation. Pour chaque couche et chaque donnée d’entrainement, on calcule la matrice 2D médiane des cartes d’activation. Puis pour chaque couche, on calcule la matrice 2D moyenne des matrices médianes pour toutes les données d’entrainement d’une classe donnée, de façon à obtenir une matrice 2D moyenne par couche pour chaque classe.
Dans une deuxième étape S20), la classe de la donnée d’entraînement est prédite.
Selon un mode de réalisation avantageux, seules les données d’entraînement 102 correctement prédites sont sélectionnées, c’est-à-dire celles pour lesquelles la probabilité maximale est associée à la bonne classe attendue. Une fois que toutes les données correctes ont été obtenues, elles sont triées selon leurs probabilités maximales dans l’ordre décroissant, c’est-à-dire de la « meilleure prédiction » à la « moins bonne ». Il peut ensuite être défini de ne construire la base qu’avec un pourcentage prédéfini du nombre total de données d’entraînement 102, à partir du tri précité, selon l’ordre décroissant. Le pourcentage peut être défini de façon empirique, en procédant à des séries de mesures de vrais positifs et/ou faux positifs (TP/FP) avec des pourcentages différents, en retenant le pourcentage qui aura donné les meilleures résultats en termes de mesures de TP/FP.
Dans une troisième étape S30), les données d’entraînement 102 pour lesquelles la même classe a été prédite sont identifiées comme telles. Sur la , cela correspond par exemple à tous les caractères pour lesquels le même chiffre a été identifié.
Pour ces données ayant la même classe prédite, une moyenne entre les ensembles de valeurs caractéristiques est calculée, pour des couches de même rang. Par exemple pour la couche 1011, la moyenne est calculée entre les ensembles de valeurs caractéristiques 1061 pour différentes données d’entraînement 102 pour lesquelles le même chiffre a été prédit.
Dans le cas particulier où le réseau de neurones multicouches est du type CNN, chaque ensemble de valeurs caractéristiques (1061, 1062, 1063, 1064, 1065) est la matrice 2D médiane des cartes d’activation. Puis les matrices médianes sont moyennées de façon à obtenir une matrice 2D par couche pour chaque classe. Dans l’étape S30), les matrices 2D sont donc moyennées pour chaque couche, pour les données d’entraînement ayant la même classe.
Sur la , on retrouve ainsi une moyenne M1L1 pour la couche 1011 et la classe 1 (correspondant au chiffre « 1 » reconnu par le réseau de neurones), une moyenne M1L2 pour la couche 1012 et la classe 1, une moyenne M1L3 pour la couche 1013 et la classe 1, une moyenne M1L4 pour la couche 1014 et la classe 1, et une moyenne M1L5 pour la couche 1015 et la classe 1. En généralisant, on obtient des moyennes MxLi, x étant la classe, et i la couche.
La illustre l’étape S40) du procédé de construction de la base de données de signatures de référence. Pour cette étape, les mêmes données d’entrainement que celles qui avaient été injectées pour les étapes S10) à S30) sont à nouveau injectées dans le réseau de neurones, et la classe est prédite pour cette deuxième passe.
Selon l’exemple illustré, un unique critère de recherche numériques C2 est sélectionné, et le critère de recherche numérique C2 correspond alors au critère sélectionné CS.
L’unité informatique 4 est configurée pour mettre en œuvre une étape d’identification d’au moins un fichier numérique d’images P1, P2, P3, … Pn et/ou d’au moins un fichier numérique de vidéos V1, V2, V3, … Vn, dit alors « fichier numérique identifié » FI. Cette identification est réalisée lorsque le ou l’un des critères sélectionnés CS est compris dans une métadonnée M1, M2, M3, … Mn des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos.
Cette ou ces métadonnées comprise dans le ou les critères sélectionnés CS sont alors qualifiées de « métadonnées primaire » MP. des fichiers numériques d’images et des fichiers numériques de vidéos.
Selon l’exemple représenté, la métadonnée M2 est la métadonnée primaire MP, et les fichiers numériques identifiés FI sont les fichiers numériques d’images P1, P2, et P3, ainsi que les fichiers numériques de vidéos V1 et V3.
L’unité informatique 4 est aussi configurée pour mettre en œuvre une étape d’extraction de métadonnées du ou des fichiers numériques identifiés FI différentes de la métadonnée primaire MP. La ou les métadonnées issues de l’extraction sont qualifiée de « métadonnées extraites » ME.
Selon l’exemple représenté, les métadonnées extraites ME sont les métadonnées M1 et M3. La métadonnée M2 étant la métadonnée primaire MP, elle n’est pas extraite.
Selon le mode de réalisation dans lequel la première et la seconde base de données comprennent des clusters, alors lors de l’étape d’extraction, l’unité informatique 4 est configurée pour extraire également au moins une métadonnée M1, M2, M3, … Mn présentant la plus forte occurrence au sein du ou des clusters associés au fichier numérique identifié FI.
De cette manière, des métadonnées pertinentes peuvent également être extraites.
L’unité informatique 4 est également configurée pour mettre en œuvre une étape de calcul d’une occurrence O de chaque métadonnée extraite ME.
Selon l’exemple représenté, la métadonnée M1 présente quatre occurrences O, et la métadonnée M3 présente une occurrence O.
L’unité informatique 4 est encore configurée pour mettre en œuvre une étape d’incorporation des métadonnées extraites ME et de leurs occurrences O dans un fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40. Ce fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 répertorie ainsi les métadonnées extraites ME et leurs occurrences O.
Grâce à l’interface de restitution 42 le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 est restitué. L’interface de restitution 42 peut mettre en œuvre un écran de l’unité informatique 4 pour afficher le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40.
Tel qu’évoqué précédemment, l’unité informatique 4 comprend des moyens de saisie 43. Ces moyens de saisie 43 permettent de saisir des paramètres numériques représentatifs 431 d’une situation à un temps T 0 . Il s’agit d’une situation d’origine susceptible d’évoluer dans le temps.
L’unité informatique 4 est également configurée pour définir une situation à un temps T n à partir du fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40, et pour émettre des paramètres numériques illustratifs 432 d’un plan d’actions A permettant de passer de la situation du temps T 0 à la situation au temps T n .
La définition de la situation à un temps T n peut être réalisée à l’aide d’un réseau neuronal entraîné à cet effet. Selon un exemple de mise en œuvre, le réseau neuronal peut être entraîné avec des textes d’ouvrage de fiction. Le fichier numérique prédictif d’événements potentiels 40 peut par exemple être directement fourni au réseau neuronal sous forme d’invite de commande.
Le plan d’actions A correspond à ce qui doit être mis en œuvre pour arriver aux, ou éviter, les événements potentiels. Les paramètres numériques illustratifs 432 définissent ainsi des jalons à atteindre pour tendre à arriver à la situation au temps T n .
Plus précisément, la chambre d’essai 3 peut comprendre une paroi inférieure 17, une paroi supérieure 18 et au moins une paroi latérale 19 qui s’étend entre la paroi inférieure 17 et la paroi supérieure 18 (par exemple une forme globalement cylindrique), la paroi inférieure17, la paroi supérieure 18 et la paroi latérale 19 définissant un volume intérieur dans lequel séjourne temporairement le mélange particules-fluide homogène 8, le niveau du mélange particules-fluide homogène 8 dans ledit volume étant préférentiellement maintenu constant durant toute la durée du test. Le porte-échantillon 9 est disposé dans le volume intérieur défini par la paroi inférieure 17, la paroi supérieur 18 et l’au moins une paroi latérale 19, de sorte que l’axe de rotation (X) du porte-échantillon 19 est perpendiculaire à la paroi inférieure 17 de la chambre d’essai 3. La paroi supérieure 18 peut former un couvercle permettant de disposer l’au moins un échantillon 6 dans la chambre d’essai 3 avant le début de l’essai et de le ressortir à la fin de l’essai.
L’entrée de la chambre d’essai 3 peut être située dans la paroi supérieure 18 de la chambre d’essai, à l’intersection entre ladite paroi supérieure 18 et l’axe de rotation (X) du porte-échantillon 9, et la sortie 13 de la chambre d’essai 3 dans la paroi inférieure 17 de la chambre d’essai 3. Selon ce mode de réalisation, le porte-échantillon 9 peut avantageusement comprendre un capot de forme conique configuré pour s’emboiter sur une surface supérieure du porte-échantillon perpendiculaire à l’axe de rotation (X), le sommet du cône, lorsque le capot est emboité, étant situé sur l’axe de rotation (X) du porte-échantillon (voir la représentation du porte-échantillon 9 sur la ). De cette façon, le mélange particules-fluide 8 est introduit directement au centre du cône supérieur du porte-échantillon 9, ce qui permet, dans le cas de particules larges/lourdes, de répartir lesdites particules uniformément dans la chambre d'essais 3. Optionnellement, la sortie 13 de la chambre d’essai 3 comprend deux canalisations de vidange 13a et 13b. Augmenter le nombre de canalisation de vidanges permet avantageusement d’éviter l’apparition de zones dans la chambre d’essai 3 dans lesquelles les particules resteraient bloquées et ne seraient pas correctement vidangées.
Optionnellement, l’au moins une paroi latérale 19 de la chambre d’essai 3 est séparable de la paroi inférieure 17 et de la paroi supérieure 18, ce qui permet de changer ladite paroi 19 lorsqu’elle est usée (érodée et/ou corrodée) sous l’impact du mélange particules-fluide homogène 8 après un nombre d’essais trop important.
La rotation à haute vitesse de l’échantillon 6 peut entraîner la formation de flux turbulents, ou tourbillons, dans le mélange particules-fluide homogène 8 lorsqu’il se trouve dans la chambre d’essai 3. Avantageusement, la chambre d’essai 3 peut comprendre des chicanes 20 agencées sur la paroi latérale 19 de la chambre d’essai 3 de sorte à limiter la formation desdits flux turbulents. A titre d’exemple, la chambre d’essai 3 peut comprendre deux (voir la qui représente l’intérieur de la chambre d’essai 3), respectivement quatre chicanes, réparties de sorte à garantir la symétrie de la chambre d’essai 3 par rotation à 180°, respectivement à 90°, par rotation autour de l’axe de rotation (X) du porte-échantillon 9. Selon un mode de réalisation particulier des chicanes 20, les chicanes 20 sont assemblées sur la paroi supérieure 18 qui forme un couvercle de la chambre d’essai 3, de sorte que lorsque la chambre d’essai 3 est fermée, les chicanes 20 sont agencées sur la paroi latérale 19.
La paroi latérale 19 de la chambre d’essai 3 est fabriquée en un ou plusieurs matériaux à haute résistance à la corrosion, par exemple de l’acier inoxydable, préférentiellement en inox 304 ou en inox 316. La face interne de la paroi latérale 19 (face située en regard du volume intérieur défini par les parois de la chambre d’essai 3) peut avantageusement comprendre des éléments, par exemple des composants cylindriques, en polymères, par exemple en PVC, en caoutchouc, en polyamide ou en tout autre matériau qui offre une résistance particulière à la corrosion et qui protégera ainsi efficacement la face interne de la paroi latérale 19 métallique. La paroi inférieure 17 et la paroi supérieure 18 comprennent par exemple du polyamide ou tout autre matériau résistant à la corrosion. Dans le cas où la chambre d’essai 3 comprend des chicanes 20, les chicanes peuvent également être fabriquées en polyamide ou en un autre matériau résistant à la corrosion.
A titre d’exemple de réalisation du porte-échantillon 9, le porte-échantillon 9 peut comprendre, outre la surface supérieure, au moins une surface latérale et une surface intérieure, de sorte que le volume intérieur défini par la surface supérieure, la surface latérale et la surface inférieure est plein de matière. S’il est plein de matière, le porte-échantillon 9 permet avantageusement de ne pas générer de flux parasites du mélange particules-fluide 8 à l’intérieur du porte-échantillon 9 lorsque ledit porte-échantillon 9 est en rotation autour de son axe de rotation (X) dans la chambre d’essai 3, immergé dans le mélange particules-fluide 8.
A titre d’exemple encore, le porte-échantillon 9 peut comprendre une unique surface latérale de révolution autour de l’axe de rotation (X) du porte-échantillon 9, ainsi qu’au moins deux supports aménagés sur ladite surface latérale pour accueillir chacun un échantillon. Avantageusement, un premier support et un deuxième support parmi les au moins deux supports aménagés sur la surface latérale du prote-échantillon 9 peuvent être configurés de sorte que, lorsque le premier échantillon et le deuxième échantillon sont fixés respectivement sur le premier support et le deuxième support, la surface principale de chaque échantillon est orientée selon un angle respectif différent par rapport à un plan perpendiculaire à l’axe de rotation (X). Une telle configuration des supports permet à l’expérimentateur d’étudier au moins deux angles d’impact différents du flux érosif et/ou corrosif sur les échantillons des matériaux à étudier au cours d’un même essai, les autres paramètres étant par ailleurs strictement identiques. En effet, l’angle d’impact du flux érosif et/ou corrosif est un autre paramètre intéressant de l’étude des phénomènes d’érosion et/ou de corrosion.
Réacteur de mélange 2 Comme mentionné précédemment, le réacteur de mélange 2 comprend une sortie 11 en liaison fluidique avec l’entrée 12 de la chambre d’essai 3.
Le réacteur de mélange 2 comprend en outre une première entrée 21 alimentée par un flux d’un fluide corrosif et une deuxième entrée 22 alimentée par un flux de particules érosives neuves 7. A titre d’exemple, le débit du flux du fluide corrosif alimentant la première entrée 21 est inférieure à 50 mL/s. A titre d’exemple encore, le débit du flux de particules érosives neuves 7 alimentant la deuxième entrée 22 peut être compris entre 0,1 g/s et 0,6 g/s. Le contrôle desdits débits permet de contrôler le taux d’érosion et la durée de l’essai. Ainsi, augmenter les débits du flux du fluide corrosif et du flux des particules érosives neuves permet avantageusement d’augmenter le taux d’érosion et de réduire la durée de l’essai. Au-delà d’une valeur seuil du débit de partir érosives neuves, le taux d’érosion diminue. Le choix des débits doit être adapté en fonction de l’équipement utilisé, notamment des canalisations et des éventuelles pompes. Le réacteur de mélange 2 est configuré pour mélanger les particules érosives neuves 7 issues de la deuxième entrée 22 et le fluide corrosif issu de la première entrée 21, de sorte à obtenir, en sortie 11 du réacteur de mélange 2, le flux de circulation d’un mélange particules-fluide homogène 8.
Ainsi, contrairement à la configuration d’un « slurry pot », l’homogénéisation du mélange particules-fluide est mis en œuvre, dans un banc d’essai 1 selon l’invention, non pas dans la chambre d’essai, mais en amont de la chambre d’essai dans le réacteur de mélange 2.
Optionnellement, la deuxième entrée 22 du réacteur de mélange 2 est reliée à un réservoir 23 comprenant des particules érosives neuves 7, de sorte que l’alimentation en particules érosives neuves 7 de la deuxième entrée 22 est assurée par ledit réservoir 23. Avant le début de l’essai, l’expérimentateur peut choisir la taille et la forme des particules qu’il souhaite utiliser pour le test, ladite taille et ladite forme définissant l’action érosive des particules, et placer lesdites particules dans le réservoir 23. Les particules seront ensuite distribuées au réacteur de mélange 2 pendant toute la durée de l’essai sans intervention de l’expérimentateur.
Préférentiellement, le réservoir 23 de particules érosives neuves 7 est situé au-dessus du réacteur de mélange 2 et la deuxième entrée 22 du réacteur de mélange dans une partie supérieure dudit mélange, de sorte que l’alimentation en particules érosives neuves du réacteur de mélange 2 par le réservoir 23 comprenant les particules érosives neuves 7 se trouve facilitée par la gravité, ne nécessitant pas l’utilisation d’une pompe.
Optionnellement encore, une troisième vanne à ouverture variable 24 permet à l’expérimentateur de contrôler le débit du flux de particules érosives neuves 7 acheminé depuis le réservoir 23 de particules érosives neuves vers la deuxième entrée 22 du réacteur de mélange 2.
A titre d’exemple, l’homogénéisation du fluide corrosif et des particules érosives neuves peut être réalisée dans le réacteur de mélange 2 par une turbine du réacteur de mélange et un deuxième moteur à vitesse variable, le deuxième moteur à vitesse variable étant configuré pour entraîner la turbine en rotation, le mélange des particules érosives neuves avec le fluide corrosif étant réalisé sous l’effet de la rotation de ladite turbine. L’homogénéisation du fluide corrosif et des particules érosives neuves est plus ou moins difficile en fonction du débit des particules érosives neuves et de la taille et/ou de la masse desdites particules. L’utilisation du deuxième moteur à vitesse variable permet donc avantageusement de pouvoir tester sur le banc d’essai 1 plusieurs types de particules érosives neuves à plusieurs concentrations tout en gardant une bonne homogénéisation grâce à l’adaptation de la vitesse de rotation du deuxième moteur aux particules choisies. La vitesse de rotation du deuxième moteur à vitesse variable est par exemple comprise entre 0 tr/min et 3000 tr/min.
Le réacteur de mélange 2 comprend avantageusement un système de chauffage 25 configuré pour chauffer le fluide corrosif au cours du mélange dudit fluide avec les particules érosives neuves 7, de sorte que le mélange particules-fluide homogène 8 en sortie du réacteur de mélange 2 est porté à une température choisie pour la réalisation du test. La température est un paramètre influençant la cinétique des phénomènes d’érosion et/ou de corrosion. Il est donc très intéressant pour l’expérimentateur de pouvoir contrôler et/ou étudier l’influence de ce paramètre sur le banc d’essai 1.
Selon un mode de réalisation particulier, le réacteur de mélange 2 comprend une paroi intérieure et une paroi extérieure (non représentées sur la ), la paroi intérieure et la paroi extérieure formant une double paroi du réacteur de mélange 2. Le système de chauffage 25 comprend alors une pompe et un fluide caloriporteur 26, par exemple de l’eau, la pompe faisant circuler le fluide caloriporteur 26 entre la paroi intérieure et la paroi extérieure, de sorte que le chauffage du fluide corrosif dans le réacteur de mélange 2 est réalisé par transfert de chaleur entre le fluide caloriporteur 26 et le fluide corrosif à travers la paroi intérieure.
X représente un n-uplet de nombres réels dans l'ensemble R n (à n dimensions), W représente un n-uplet de nombres réels dans l'ensemble R k (à k dimensions) Y un n-uplet de nombres réels dans l'ensemble R m (avec m dimensions). La transformation d'inférence complète peut être décomposée comme une combinaison de N transformations unitaires et il est possible d’écrire :
Les résultats de fournis par ces fonctions f N , f N -1 ,… sont stockés en mémoire comme une couche cachée notée H. Par conséquent :
Ainsi, par exemple, une couche MLP (version étendue et complexe du perceptron original) est une transformation d'un vecteur de 1 dimension à un autre de 1 dimension via une multiplication matricielle, une addition vectorielle et l'utilisation d'une fonction d'activation non linéaire. Considérant que cette transformation est notée MLP et est appliquée d'un vecteur X de N valeurs à un vecteur Y de M valeurs. La couche MLP consiste à multiplier X par une matrice de poids W, à ajouter un vecteur de biais b de M valeurs (notons que W et b sont considérés comme les données internes notées globalement W pour la transformation) et à passer tous les résultats dans une fonction d'activation notée φ.
Par exemple, si l’on combine deux fonctions MLP, il est possible d’écrire que :
En décrivant les réseaux de neurones de cette manière, on construit n'importe quel type de réseau de neurones. Par exemple, l’architecture Lenet5 qui, en utilisant : C pour la transformation de la couche de convolution, SS pour la transformation de sous-échantillonnage et FC pour « fully connected » (c'est-à-dire MLP), X par exemple une image MNIST en entrée et Y la prédiction des chiffres manuscrits peut s'écrire :
Les transformations (c'est-à-dire toutes les différentes fonctions f) peuvent être n'importe quel type de cellule de réseau neuronal, par exemple : MLP une transformation de 1 dimension à 1 dimension. Les cellules RNN telles que LSTM, GRU, MGU, STAR ou SRU qui sont une transformation de 1 dimension en 2 dimensions en 2 dimensions (à titre d'illustration, on peut voir un MLP avec une dimension temporelle). Cellules CNN (multidimensions à multidimensions) ou CNN-RNN combinés tels que ConvLSTM. Opérations simples : Buffer (exemple 1D vers 2D tel que d'une couche MLP vers un RNN), Addition ou couche d'agrégation (1D à 1D, 2D à 2D, ...), Sous-échantillonnage (Moyenne, Max, ...) Autres : Filtre de Kalman étendu (EKF) ou Filtre de Kalman noncentré (UKF) Cartes auto-organisatrices (SOM), processus de décision de Markov (MDP), POMDP, ...
2.2 Opérations de rétropropagation En revanche, pour permettre l'apprentissage du réseau neuronal, nous avons besoin des opérations inverses pour mettre à jour toutes les fonctions f en fonction de l'erreur entre la sortie générée Y (issue de la passe d'inférence du réseau neuronal) et la sortie attendue Y*, erreur notée δY :
L'objectif de la rétropropagation est de mettre à jour les données internes W pour chaque fonction f , afin d'obtenir un réseau de neurones plus performant à l'itération suivante (c'est-à-dire avec une erreur plus faible). La toute première étape consiste à calculer le gradient de toutes les couches cachées, à l'inverse de l'inférence de la sortie vers l'entrée, par exemple :
Ces gradients sont calculés à partir de la description en utilisant une règle de propagation (Daisy Chain Rule), puis utilisés pour mettre à jour les données de transformation interne en utilisant une fonction d'optimisation, notée optim , telle que Stochastic Gradient Descent (SGD) normal et avec momentum, ADAM ou ADAMAX. Ces algorithmes sont basés sur un ensemble de paramètres notés P (ex : le taux d'apprentissage, ces paramètres peuvent être différents pour chaque couche).
Ainsi, dans ce calcul de descente de gradient, l’objectif est de mettre à jour les données internes W, qui correspondent aux poids des matrices ainsi qu’aux biais. L’apprentissage (dans lequel on effectue l’opération de rétropropagation) est donc à nouveau un calcul matriciel.
En conséquence, pour l’exemple des réseaux de neurones, la mise en œuvre de ceux-ci consiste à fixer un certain nombre de paramètres (nombre de matrices, dimensions de celles-ci, poids, biais, fonctions d’activation, fonctions d’optimisation, etc.) qui permettent d’implémenter complètement un réseau sous la forme d’un composant particulier. Sur cette base, les inventeurs ont travaillé à formaliser une certaine généricité de ces paramètres afin d’implémenter, au sein d’un composant, un ensemble de fonctions génériques permettant la mise en œuvre d’un nombre beaucoup plus important de réseaux de neurones, et d’une manière plus générale un nombre beaucoup plus important de fonctions mathématiques.