INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par rapport aux modes de réalisation décrits ci-dessus, le dernier mode de réalisation ci-dessus où la durée d'une impulsion est déterminée par une combinaison d'une commutation de l'entrée de la bascule mettant en œuvre la transition et d'une commutation de la sortie de cette bascule permet de s'affranchir d'un dimensionnement du circuit C2 assurant que les temps de commutation des signaux CK1 à CK4 soient plus lents que ceux des bascules, par exemple de s'affranchir d'un dimensionnement assurant que chaque impulsion des signaux CK1 à CK4 aient une largeur 20% à 30% supérieure à la durée minimale que peuvent supporter les bascules.
La illustre, par des chronogrammes, un exemple de mode de fonctionnement de la machine d'état, ou circuit, aFSM de l'exemple illustré par la . Plus particulièrement, la illustre l'évolution en fonction du temps t des signaux b1, CK1, b2, CK2, b4, CK3, b4, CK4 et de l'état courant (référencé STATE en ).
Dans l'exemple illustré, chacun des bits b1 à b4 est actif à l'état (ou niveau) haut, et inactif à l'état (ou niveau) bas et, en outre, chaque impulsion de chacun des signaux CK1 à CK4 correspond à un état (ou niveau) haut de ce signal. Toutefois, la personne du métier sera en mesure d'adapter la description ci-dessous à des exemples où au moins l'un des bits b1 à b4 est actif à un niveau bas et/ou au moins l'un des signaux CK1 à CK4 présente des impulsions correspondant à un niveau bas du signal.
En outre, dans l'exemple illustré, les impulsions des signaux CK1 à CK2 ont une durée constante bien que dans d'autres exemples non illustrés chaque impulsion à une durée déterminée par une commutation d'au moins un des bits b1 à b4 comme cela a été indiqué en relation avec la .
A un instant t0, le circuit aFSM est l'état courant LS (bit b1 actif).
A un instant t1 suivant, le signal R3 (non illustré en ) indique au circuit C2 qu'une mise en œuvre de la transition LS2HS est requise. Comme aucun des signaux CK1 à CK4 ne présente d'impulsion à l'instant t1, le circuit C2 génère une impulsion du signal CK3, et, simultanément, une impulsion du signal CK1.
Il en résulte que le bit b3 commute à l'état actif et que le bit b1 commute à l'état inactif. Dit autrement, l'état courant du circuit aFSM commute de l'état LS à l'état HS.
A l'instant t1, le circuit aFSM commande donc le convertisseur en mode continu CCM.
A un instant t2 suivant, après la fin des impulsions CK1 et CK3 entre les instants t1 et t2, le signal R1 (non illustré en ) indique au circuit C2 qu'une mise en œuvre de la transition HS2LS est requise. Comme aucun des signaux CK1 à CK4 ne présente d'impulsion à l'instant t2, le circuit C2 génère une impulsion du signal CK1, et, simultanément, une impulsion du signal CK2 et une impulsion du signal CK3.
Il en résulte que le bit b1 commute à l'état actif et que le bit b3 commute à l'état inactif. Dit autrement, l'état courant du circuit aFSM commute de l'état HS à l'état LS.
A un instant t3 suivant, après la fin des impulsions CK1, CK2 et CK3 entre les instants t2 et t3, le signal R4 (non illustré en ) indique au circuit C2 qu'une mise en œuvre de la transition LS2OFF est requise. Comme aucun des signaux CK1 à CK4 ne présente d'impulsion à l'instant t3, le circuit C2 génère une impulsion du signal CK4, et, simultanément, une impulsion du signal CK1.
Il en résulte que le bit b4 commute à l'état actif et que le bit b1 commute à l'état inactif. Dit autrement, l'état courant du circuit aFSM commute de l'état LS à l'état OFF.
A partir de l'instant t3, le circuit aFSM commande donc le convertisseur en mode discontinu DCM.
A un instant t4 suivant, après la fin des impulsions CK1 et CK4 entre les instants t3 et t4, le signal R2 (non illustré en ) indique au circuit C2 qu'une mise en œuvre de la transition OFF2HS est requise. Comme aucun des signaux CK1 à CK4 ne présente d'impulsion à l'instant t4, le circuit C2 génère une impulsion du signal CK2, et, simultanément, une impulsion du signal CK4.
Il en résulte que le bit b2 commute à l'état actif et que le bit b4 commute à l'état inactif. Dit autrement, l'état courant du circuit aFSM commute de l'état OFF à l'état HS.
A un instant t5 suivant, après la fin des impulsions CK2 et CK4 entre les instants t4 et t5, le signal R1 (non illustré en ) indique au circuit C2 qu'une mise en œuvre de la transition HS2LS est requise. Comme aucun des signaux CK1 à CK4 ne présente d'impulsion à l'instant t5, le circuit C2 génère une impulsion du signal CK1, et, simultanément, une impulsion du signal CK2 et une impulsion du signal CK3.
L’énergie minimale d’inflammation représente l’énergie minimale qui doit être fournie à un produit (composé chimique) pour provoquer son inflammation. L’énergie peut être électrique ou thermique. L’énergie minimale d’inflammation est une donnée essentielle pour la prise en compte du risque d’explosion lors de la manipulation du produit (transfert, stockage, réaction, mise en forme...).
La segmentation des images peut se baser sur l’usage d’un modèle d’apprentissage automatique permettant une segmentation automatique ou semi-automatique des images, respectivement sans ou avec l’aide d’un utilisateur permettant d’apporter des corrections. Le modèle d’apprentissage automatique agit comme un prédicteur qui, en recevant comme entrée une image à segmenter, fournit une image segmentée en sortie.
L’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique nécessite un entraînement préalable du modèle en utilisant un grand nombre de données annotées, c’est-à-dire des images dans lesquelles les différentes classes de segmentation ont été déterminées et annotées/labellisées. Ces données annotées sont regroupées dans un jeu de données ( dataset en anglais) dédié à l’entraînement, la validation et le test du modèle implémenté.
La disponibilité des données annotées est une condition essentielle pour l’entraînement supervisé des systèmes d'apprentissage automatique, qui se définissent par leur capacité à apprendre à partir de ces données annotées pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Au cœur d'un système d'apprentissage automatique se trouve le prédicteur, qui est formé par un modèle d’apprentissage automatique représentant ce qui a été appris par le système grâce aux données annotées.
Les performances et les capacités de généralisation de l'apprentissage automatique supervisé dépendent intrinsèquement de la taille et de la composition de l'ensemble de données d'apprentissage annotées. Cependant, l'annotation des données est généralement coûteuse : elle nécessite souvent une expertise particulière dans le domaine cible, ainsi qu'une attention particulière aux détails et des entrées précises de la part de l'annotateur. C'est particulièrement vrai dans le domaine de l'imagerie médicale, qui nécessite des connaissances médicales approfondies et présente souvent des difficultés d'interprétation. Cette nécessité d’intervention d’un expert complexifie l'augmentation de la taille de l'ensemble des données : l'annotation de grandes quantités de données nécessite une main-d'œuvre spécialisée et un temps considérable.
Des solutions ont été proposées pour simplifier la tâche d’annotation de différentes manières.
En particulier, des solutions pour atténuer le problème de l'annotation des données ont été par exemple l'apprentissage semi-supervisé, faiblement supervisé ( weakly supervised en anglais), auto-supervisé et non supervisé, l'apprentissage à zéro coup ( zero-shot learning en anglais) et à coup unique ( one-shot learning en anglais), l'apprentissage par transfert ( transfer learning en anglais) et l'apprentissage multitâche ( multitask learning en anglais). Ils permettent de limiter ou de supprimer complètement le besoin d'annotation humaine. Toutefois, leur applicabilité est limitée : ils sont sensibles aux erreurs, ce qui les rend moins adaptés aux problèmes complexes, critiques pour la sécurité et à forte variabilité, typiquement comme les problèmes liés aux applications cliniques et médicales. Ces solutions offrent moins de contrôle sur la qualité des résultats, nécessitent généralement des algorithmes plus complexes et un réglage plus fin, et peuvent aboutir à des modèles moins précis et moins interprétables que l'apprentissage supervisé. L'apprentissage supervisé offre généralement un moyen plus simple d'obtenir de meilleures performances lorsque l'on dispose de suffisamment de données annotées, et reste donc pertinent et utilisé par de nombreuses approches actuelles. Ainsi, l'annotation de données par un expert humain reste utile et la recherche d’une solution pour accélérer le processus d'annotation est pertinente. L’expert humain joue ainsi le rôle d’oracle pour le système d’apprentissage automatique.
Le paradigme de base de l'apprentissage automatique comporte trois phases principales : une phase d’annotation des données, une phase d'entraînement du modèle d’apprentissage automatique prédicteur, et une phase d’évaluation. Le système peut ensuite revenir à la phase d’annotation de données si nécessaire. Dans les systèmes les plus simples, la phase d’annotation de données peut utiliser un système d’annotation classique tel que 3D Slicer, qui nécessite beaucoup d’efforts et de temps pour un oracle humain. Dans les systèmes plus avancés, cette phase peut être améliorée en utilisant la sélection des données non annotées les plus utiles par apprentissage actif ( Active Learning en anglais). Cette solution permet de réduire le nombre de données à annoter tout en permettant d’obtenir des données annotées pertinentes pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique.
Des solutions proposent de remplacer le système d’annotation classique par un prédicteur d’annotation dédié. Le prédicteur d'annotation suggère une annotation que l'expert peut valider ou corriger. Cela soulève la question de l'entraînement de ce prédicteur d'annotation. Les systèmes existants entraînent le prédicteur d'annotation une fois qu'une quantité suffisante de données a été annotée par le système d'annotation classique. Ils sont sous-optimaux, car le prédicteur d'annotation ne s'améliore pas au fur et à mesure que les données sont annotées.
Les inventeurs ont donc cherché une solution pour simplifier la tâche d’annotation pour l’oracle en améliorant les systèmes existants.
Objectifs de l’invention L’invention vise à fournir un système, un procédé et un produit programme d’ordinateur de sélection de données d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique, d’annotation de données d’entraînement du modèle, d’entraînement du modèle et de prédiction à partir du modèle.
L’invention vise également à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système permettant d’utiliser un modèle d’apprentissage partagé pour réaliser la sélection de données d’entraînement, et assister un oracle à l’annotation de données d’entraînement, tout en permettant le déploiement du modèle partagé en tant que prédicteur à tout moment.
L’invention vise également à fournir, dans au moins un mode de réalisation, un système, un procédé et un produit programme d’ordinateur permettant la segmentation d’image, la détection et reconnaissance d'objets, et/ou la classification d'image, plus généralement de tout type de tâche lié au traitement d'image, médical ou non, ou à la vision par ordinateur, incluant, mais non limité à la classification, la catégorisation, la segmentation, la segmentation sémantique, la segmentation d'instances, la détection d'objets, la localisation.
Pour ce faire, l’invention concerne un système combiné de sélection de données d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique et d’annotation de données d’entraînement du modèle, comprenant : le modèle pré-entraîné avec des données initiales annotées d’entraînement, une première base de données comprenant un ensemble de données non-annotées, une deuxième base de données configurée pour le stockage de données annotées,
caractérisé en ce que le modèle est configuré pour : sélectionner, parmi l’ensemble des données non-annotées de la première base de données, un ensemble de données non-annotées les plus utiles à annoter via une méthode d’apprentissage actif, annoter automatiquement les données non-annotées les plus utiles pour fournir des données automatiquement annotées, recevoir, via une interface d’annotation interactive du système associée au modèle d’apprentissage automatique, au moins une correction et/ou une validation d’annotation des données automatiquement annotées par un oracle pour fournir des données validées, lesdites données validées étant stockées dans la deuxième base de données, être réentraîné pour la sélection des données non-annotées les plus utiles et pour l’annotation interactive par les données validées de la deuxième base de données.
Plus la hauteur de la colonne d’eau est importante, plus le taux de transfert d’oxygène sera favorisé. De même, plus le volume d’air injecté dans la rampe microperforée de diffusion 110 sera élevé, plus le brassage sera conséquent.
La rampe microperforée de diffusion 110 présente par exemple la forme d’un tube flexible renforcé d’une gaine interne tressée en polyester, lui permettant de résister à l’éclatement et de garder sa forme, et muni d’orifices 120. On choisira de préférence un tuyau renforcé auto-callant, résistant aux rayons UV, à une grande gamme de produits chimiques, de salinité, de variations de pH et de température. La paroi épaisse du tuyau aide à prévenir la perforation, l’étirement, l’entortillement et contribue à son lestage.
Conformément à la présente invention, le premier ouvrage d’alimentation 20 est en outre pourvu d’un dispositif 200 d’injection de bactéries nitrifiantes et/ou déphosphatantes comportant une canalisation 203 plongeant vers le fond dudit ouvrage et constituant un réacteur biologique de traitement préliminaire.
Plus précisément, comme illustré sur la montrant plus en détail un ouvrage d’alimentation 20 de type poste, le réacteur biologique de traitement préliminaire 200 est placé sur la dalle supérieure 22 de ce dernier.
La illustre quant à elle une alternative dans laquelle le réacteur biologique de traitement préliminaire 200 d’injection de nitrifiantes et/ou déphosphatantes est placé sur la dalle supérieure 22 d’un ouvrage d’alimentation 20 de type chasse.
Sur la , le réacteur biologique de traitement préliminaire 200 est placé dans la chambre 24 à vannes de l’ouvrage d’alimentation 20 de type poste.
Sur la , illustrant une variante de réalisation, le réacteur biologique de traitement préliminaire 200 est placé dans la chambre 24 à vannes de l’ouvrage d’alimentation de 20 type chasse.
La montre le dispositif 200 d’injection de bactéries nitrifiantes et/ou déphosphatantes et comporte principalement un réservoir 201 de bactéries, de type aérobie stricte et une pompe doseuse 202 reliée à la canalisation 203 de transport des bactéries du réservoir 201 vers l’ouvrage d’alimentation 20 de type poste ou chasse. Un organe 205 de mélange de concentrats est interposé entre le réservoir 201 et la pompe doseuse 202 pour une meilleure homogénéisation de la solution bactérienne. Le réacteur biologique de traitement préliminaire 200 comporte également un minuteur/programmateur 206 relié à l’organe 205 de mélange de concentrats et une alimentation électrique 207 reliée à ce dernier et à la pompe doseuse 202.
La pompe doseuse 202 est par exemple de type électromagnétique à membrane d’environ 25W de puissance, fonctionnant à une pression d’environ 16 bar et avec un débit d’environ 3,6 l/h. Le réservoir 201 est par exemple en matière plastique tel que du polyéthylène translucide, avec un volume de plusieurs dizaines de litres.
La nature du concentrat est de préférence spécifique à chaque cas rencontré (nombre d’habitants, type d’effluents traités, surface effective de traitement, volume à traiter, dénivelé du terrain, etc.), est fonction des objectifs sur les paramètres azote et phosphore. Les bactéries injectées, non pathogènes pour l’homme comme pour l’environnement, pourront être de 2 types : - Soit nitrifiantes pures, en cas de traitement spécifique de l’azote sans contrainte sur le paramètre phosphore, - Soit un mélange combiné de composition spécifique (bactéries nitrifiantes et bactéries déphosphatantes) en cas de traitement combiné azote /phosphore avec abattement complémentaire de la matière organique carbonée, avec un taux d’environ 20 à 80% de bactéries nitrifiantes.
Les souches de bactéries utilisées dans la formulation nitrifiantes sont de type Nitrobacter et/ou Nitrosomonas.
Pour la formulation contre le phosphate, on utilise un « consortium » de Bacillus produit de préférence exclusivement par HTS bio qui séquestre conjointement l’azote et le phosphore via l’assimilation de matière organique, et qui peut s’accompagner de la séquestration d’azote et de phosphore libre. Dans ce cas, le dosage est ajusté en fonction des performances observées dans le système concerné, jusqu’à atteindre l’ensemble des objectifs.
Les techniques de synthèse bactérienne actuelles offrent la possibilité de moduler la composition du mélange bactérien afin d’obtenir un concentrat sur-mesure, adapté à chaque projet (nature et quantités des bactéries du concentrat).
Quelle que soit la nature du concentrat, une concentration en oxygène dissous de 4 à 6 mg/l est assurée au sein de la cuve de stockage 20 à l’aide notamment du dispositif 100 immergé d’injection de microbulles d’air afin de maximiser la croissance bactérienne aérobie.
Enfin, quel que soit le concentrat utilisé, celui-ci aura également une influence sur l’élimination de la matière organique carbonée.
Le fonctionnement du dispositif 1 de traitement des eaux usées est le suivant : Les eaux usées issus des habitations arrivent dans le premier ouvrage 20 d’alimentation de type chasse par l’intermédiaire de la canalisation d’entrée 10. Ces eaux sont aérées grâce au dispositif 100 immergé d’injection de microbulles d’air qui crée un brassage permanent permettant une suroxygénation des eaux usées (taux de saturation en O 2 ) avant leur passage, par l’intermédiaire de la canalisation de sortie 30, dans le premier étage FP1 de filtre planté dont le fonctionnement est connu et ne sera pas décrit ici (se reporter à la partie introductive). Les eaux traitées par ce premier étage FP1 de filtre planté sortent par la canalisation de sortie 40.
La illustre schématiquement un dispositif 7 configuré pour le contrôle d’un système de blocage de différentiel d’un véhicule, par exemple du véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 7 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur.
La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un système de blocage de différentiel d’un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 7 de la .
Dans une première étape 81, l’affichage d’un témoin de signalisation représentatif du système RDL est contrôlé pour que le témoin de signalisation soit affiché selon une première représentation graphique dans un contenu déterminé d’une interface homme-machine, dite IHM, affiché sur une première partie de l’écran tactile (13), la première représentation graphique du témoin de signalisation étant représentative d’un premier état d’activation du système RDL.
Dans une deuxième étape 82, des premières données représentatives d’un appui tactile sur le témoin de signalisation sont reçues.
Dans une troisième étape 83, une requête pour faire passer le système RDL du premier état d’activation à un deuxième état d’activation est transmise.
Dans une quatrième étape 84, l’affichage du témoin de signalisation est contrôlé de telle manière que le témoin de signalisation soit affiché selon une autre représentation graphique différente de la première représentation graphique dans le contenu déterminé affiché sur la première partie de l’écran tactile, l’autre représentation graphique étant représentative d’un autre état d’activation du système RDL différent du premier état d’activation.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’affichage d’un témoin de signalisation représentatif du système RDL selon plusieurs représentations graphiques qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
L’arrêt momentané du déplacement du guide-outil permet au praticien de ressentir le moment exact où la pose d’insertion est atteinte.
La pose d’insertion peut notamment être déterminée à l’aide d’un système de navigation (par exemple un système de navigation optique) et d’une image médicale pré-interventionnelle. Ainsi, dans des modes particuliers de réalisation, le guide-outil comporte au moins un marqueur détectable par un système de navigation et l’unité de contrôle est configurée pour : recevoir, en provenance dudit système de navigation, une première information relative à une pose du guide-outil dans un référentiel du système de navigation, recevoir, en provenance dudit système de navigation, une deuxième information relative à une pose d’insertion, dans le référentiel du système de navigation, que le guide-outil doit prendre pour guider l’instrument médical selon la trajectoire planifiée jusqu’à atteindre le point cible, déterminer la pose d’insertion, dans un référentiel du robot médical, à partir de la première information et de la deuxième information.
Dans des modes particuliers de réalisation, la deuxième information correspond à une pose, dans le référentiel du système de navigation, d’une référence patient destinée à être placée sur le patient à proximité de l’anatomie d’intérêt. La référence patient comporte au moins un marqueur détectable par le système de navigation et au moins un marqueur radio-opaque. L’unité de contrôle est configurée pour déterminer la pose d’insertion à partir de la pose de la référence patient et à partir de la trajectoire planifiée. La trajectoire planifiée est définie relativement à la pose de la référence patient à l’aide d’une image médicale pré-interventionnelle sur laquelle est visible l’anatomie d’intérêt du patient et ledit au moins un marqueur radio-opaque de la référence patient.
Dans des modes particuliers de réalisation, la partie de l’instrument médical destinée à pénétrer dans le corps du patient présente une symétrie axiale selon un axe qui, lors de l’insertion de l’instrument médical, correspond à l’axe de la trajectoire planifiée. Dans le mode de contrôle axial collaboratif, le déplacement du guide-outil est contraint pour le limiter à un déplacement permettant une translation du guide-outil selon l’axe de la trajectoire planifiée et une rotation du guide-outil autour de l’axe de la trajectoire planifiée.
Avec de telles dispositions, la partie de l’instrument destinée à pénétrer dans le corps du patient est inchangée lorsqu’on en effectue une rotation autour de l’axe de symétrie. Dans ce cas, le mode de contrôle axial collaboratif peut agir à la fois en translation et en rotation autour de l’axe de la trajectoire. Cela permet de modifier la pose du guide-outil sans modifier l’axe de la trajectoire (l’axe de la trajectoire est confondu avec l’axe du conduit de guidage, et le conduit de guidage reste identique lors d’une rotation du guide-outil autour de cet axe).
Lorsque le guide-outil est approché de la peau du patient, le mode de contrôle en rotation permet de modifier la pose du guide-outil tout en gardant le conduit de guidage selon l’axe de la trajectoire. Cela permet par exemple d’éviter une collision du guide-outil avec un obstacle (par exemple le patient ou un marqueur positionné sur le corps du patient). A la pose d’insertion, le contrôle en rotation permet de modifier la pose du guide-outil sans modifier la pose d’insertion (toute rotation du guide-outil autour de l’axe de la trajectoire correspond à la même pose d’insertion car le conduit de guidage reste identique). Cela peut notamment permettre de dégager l’espace de travail du praticien.