INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un autre mode de réalisation du système 100, le dispositif 120 comprend un dispositif de détection d’odeur visant à reconnaître la présence d'un composé cible en mesurant sa concentration par moyen d’un ou des interféromètres Mach-Zehnder (MZ). L’interférométrie Mach-Zehnder (MZI) est un moyen de mesure optique permettant de mesurer un changement d’indice du milieu ambiant dans lequel se propage une onde source (ici, un faisceau lumineux). Comme décrit ci-avant, les ligands en s’accrochant sur un récepteur vont modifier les constantes diélectriques du support ce qui va en conséquence modifier l’indice de propagation dans le milieu. Pour couvrir une large variété de COV, le dispositif 120 peut comprendre (ou peut mettre en œuvre) un réseau d’interféromètres MZ (par exemple, pour pouvoir réaliser des mesures similaires à la méthode SPR). L’interféromètre MZ employé peut être du type représenté dans la ou un équivalent de celui-ci.
Dans ce mode de réalisation du système 100, le dispositif 120 pourrait employer la technologie de silicon photonics qui permet de mettre, dans un espace réduit, plusieurs dizaines d’interféromètres en réseau (voir, par exemple, des dispositifs de détection d’odeur (ou « nez électroniques ») disponibles dans le commerce du type « NeOse Advance » offert par la société Aryballe et les dispositifs équivalents). Dans ce mode de réalisation, lorsqu’une odeur d'entrée est introduite au dispositif 120, les COV se lient aux biocapteurs (il est entendu que l'intensité des odeurs enregistrées par les biocapteurs varie). Lorsqu'une source de lumière passe par ces connexions, la source recombinée est enregistrée devant le capteur optique. Grâce au principe des interféromètres Mach-Zehnder, la variation de la source lumineuse est mesurée, et ce changement répond aux intensités enregistrées par chaque biocapteur. Ainsi, les résultats de l'ensemble du réseau de biocapteurs représentent le modèle unique de l'odeur d'entrée réactive (ou « signature »). Cette signature peut être représentée comme un tableau de valeurs brutes (non normalisées).
En se référant encore aux Figures 3 et 4 et en outre à la , au moins un filtre 140 facultative pourrait être inclus dans le système 100 pour supprimer une pollution COV de l’environnement autour de l’installation de production 110. Le filtre 140 permet d’appauvrir la pollution COV (en soufre, par exemple), permettant donc l’obtention d’une référence stable pour construire le modèle de profils olfactifs. Dans un mode de réalisation du filtre 140, le filtre comprend un filtre à charbon actif qui est bien connu comme un purificateur de l’air. Pour réaliser la captation des COV du ou des mélanges en cours de production, le système 100 comprend en outre une coupole de concentration de gaz 142 qui communique avec un condenseur 144 du système 100 (la couple 142 est choisie parmi les couples disponible dans le commerce, par exemple, du type offert par la société SoluProTech). Le condenseur 144, qui est choisi parmi les condenseurs connus et disponibles dans le commerce, permet de diminuer l’humidité et la température de l’air ambiant. Dans ce mode de réalisation, le système 100 peut comprendre un multiplexeur 146 facultative permettant l’analyse de multiples composés cibles avant l’analyse réalisée par le dispositif 120.
Dans tous les modes de réalisation du système 100, le dispositif 120 incorpore (ou est disposé en communication avec) au moins un processeur qui est configuré à détecter les COV présents dans l’air ambiant et capturés par le dispositif (soit par la technique SPR soit par la technique interférométrie MZ). Le terme "processeur" (ou, alternativement, le terme "circuit logique programmable") désigne un ou plusieurs dispositifs capables de traiter et d'analyser des données et comprenant un ou plusieurs logiciels pour leur traitement (par exemple, un ou plusieurs circuits intégrés connus par l’homme de métier comme étant inclus dans un ordinateur, un ou plusieurs contrôleurs, un ou plusieurs microcontrôleurs, un ou plusieurs micro-ordinateurs, un ou plusieurs automates programmables (ou « PLC »), un ou plusieurs circuits intégrés spécifiques à une application, un ou plusieurs réseaux de neurones, et/ou un ou plusieurs autres circuits programmables équivalents connus). Le processeur comprend un ou des logiciels pour le traitement des composés volatiles capturés par le dispositif 120 (et les données correspondantes obtenues) ainsi qu'un ou des logiciels pour l'identification et la classification des profils olfactifs permettant l’identifications des COV dans le cours de production des mélanges caoutchouteux. Le processeur comprend aussi un ou des logiciels pour le traitement des sous-systèmes associés avec le système 100 (et les données correspondantes obtenues) ainsi qu'un ou des logiciels pour l'identification des variances et l’identification de leurs sources pour les corriger.
Le ou les processeurs sont connectés de manière opérationnelle à une mémoire configurée pour stocker une application d'analyse des données représentatives des profils olfactifs captés par le dispositif 120. Le ou les processeurs comprennent un module d’exécution d’application d’analyse des odeurs entrantes dans le dispositif 120, dont le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser les étapes d’un procédé de contrôle de fabrication de produits caoutchouteux de l’invention (comme décrites ci-dessous en référence au procédé 200 de la ). La mémoire peut comprendre à la fois des dispositifs de mémoire volatiles et non volatiles. La mémoire non volatile peut comprendre des mémoires à l'état solide, telles que la mémoire flash NAND, la mémoire « vive » (ou « keep-alive memory » ou « KAM ») pour sauvegarder des variables diverses de fonctionnement pendant que le processeur est hors tension, des supports de stockage magnétiques et optiques, ou tout autre dispositif de stockage de données approprié qui conserve les données lorsque le dispositif 120 (et/ou le système 100 incorporant le dispositif 120) est désactivé ou perd son alimentation électrique. La mémoire volatile peut comprendre une mémoire statique et dynamique RAM qui stocke des instructions de programme et des données, y compris une application d'apprentissage.
Pour bien gérer la reconnaissance de l’odeur entrant dans le dispositif 120, il faut identifier, dans les COV présents dans l’air ambiant autour de l’installation de production 110, l’odeur caractérisant le ou les produits caoutchouteux en cours de production. Particulièrement, l'identification de profils olfactifs correspondant aux plusieurs composés volatils est pertinente pour déterminer des corrélations entre une propriété physico-chimique liée au caoutchouc (par exemple, le collant) et les évolutions des COV provenant des mélanges de caoutchouc. L'identification de profils olfactifs peut être réalisée d’une manière incorporant la construction d’un ou des modèles associés avec les aspects chimiques et les aspects olfactifs d’un ou des composés cibles (aussi appelé « le modèle de profils olfactifs »). Un modèle de profils olfactifs peut être utilisé en apprenant les propriétés physico-chimiques associées avec les mélanges caoutchouteux pendant les cycles de production de produits caoutchouteux.
Le terme "composé cible" (dans le singulier ou le pluriel) est utilisé ici pour faire référence à un composé associé avec un produit caoutchouteux (y compris le mélange M) en cours de production dans l'environnement physique du système 100 et qui est identifié en fonction de données obtenues par le dispositif 120. Afin de créer une "boîte noire" liée aux mélanges caoutchouteux et leurs profils olfactifs, les paramètres des mélanges caoutchouteux différents peuvent être utilisés pour former un ou plusieurs modèles de profils olfactifs. Ces données accumulées dans la boîte noire peuvent être utilisées pour prendre des décisions concernant le contrôle des paramètres de l’installation de production 110 du système 100 en examinant les profils odorants des mélanges caoutchouteux sortant de l’installation, les profils odorants actuels disponibles, les profils odorants des mélanges similaires, et/ou le temps passé à détecter les COV particuliers dans un cycle de mélangeage.
En se référant encore à la , un mode de réalisation d’intelligence artificielle peut être employé par le système 100 pour construire au moins un modèle de profils olfactifs. Dans des modes de réalisation, le processeur (seul ou en combinaison avec un ou d’autres processeurs) peut configurer le système 100 (et notamment le dispositif 120) sur un ou plusieurs propriétés physico-chimiques enregistrées dans le modèle de profils olfactifs. Le processeur peut également se référer à une référence pour effectuer une détermination finale du ou des propriétés physico-chimiques attendues. La référence peut comprendre au moins une base de référence incorporant, par exemple, une bibliothèque référentielle de COV de mélanges caoutchouteux variés (y compris, sans limitation, des propriétés physico-chimiques correspondant aux COV à un temps précis dans le cours d’un cycle de mélangeage d’un mélange caoutchouteux). Le processeur peut comparer des propriétés physico-chimiques du mélange M sortant du moyen de mélangeage 112 et le profil olfactif du mélange identifié, y compris les COV dévoilés par l’effet SPR et/ou les COV identifié par l’interférométrie MZ, de sorte que le système 100 puisse ajuster l’installation de production 110 où les propriétés souhaitées du mélange M ne sont pas atteintes (par exemple, en envoyant une commande d’ajustement de l’installation de production 110 pour prévoir l’atteinte des propriétés souhaitées du mélange). Le processeur peut récupérer les propriétés physico-chimiques de l’air ambiant capturé dans le dispositif 120 qui correspondent le plus étroitement aux propriétés reconnues pour configurer le dispositif. Une référence de l’air ambiant peut inclure aussi des mesures COV correspondant à une pluralité de profils olfactifs connus (voir, à titre d’exemple, la ).
Les données correspondantes à l’air ambiant capturée par le dispositif 120 sont transférées et stockées dans la mémoire du processeur. Le processeur, qui exécute les instructions d’un module de traitement de données du processeur, analyse les données pour déterminer un ou plusieurs profils olfactifs correspondant au mélange de caoutchouc en cours de production à l’installation de production 110. Les profils olfactifs sont généralement les indicateurs des caractéristiques physico-chimiques du mélange en cours de production. La détection de différents groupes chimiques, comme les COV, permet de discriminer les émissions du mélange M. Le processeur peut détecter des changements dans les propriétés du mélange M pour identifier au moins un composé volatil associé. D'autres caractéristiques du mélange M peuvent également être déterminés.
Les données capturées peuvent être appliquées à un déterminant de propriétés physico-chimiques, y compris les COV, qui peut exploiter un ou plusieurs modèles d'apprentissage supervisés pour générer les composés cibles. Ceux-ci incluent, sans limitation, les modèles utilisant la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision (ou « Random Forest » en anglais), les techniques du type machines à vecteurs de support (ou « support vector machine » en anglais, ou « SVM »), les Bayes naïfs, les algorithmes K plus proches voisins (ou « K-nearest neighbors » en anglais ou « kNN »), les algorithmes de réduction de la dimensionnalité, les algoïsmes à gradient, les réseaux de neurones (par exemple, les auto-encodeurs, les réseaux neuronaux convolutifs (ou « convolutional neural network » en anglais or « CNN »), les réseaux de neurones récurrents (ou « recurrent neural network » en anglais or « RNN »), les perceptrons, la mémoire logarithmique à court terme (LSTM), Hopfield, Boltzmann, l’apprentissage profond, la déconvolution, la confrontation générative (GAN), etc. ) et leurs compléments et leurs équivalents. Dans les modes de réalisation qui emploient un ou des réseaux neuronaux, un ou des CNNs peuvent être formés avec des données de vérité de terrain (ou « ground truth » en anglais) qui sont représentées dans une référence des COV créée pendant un procédé de contrôle de fabrication de produits caoutchouteux réalisé par le système 100.
Dans un mode de réalisation, le système 100 pourrait être optimisé par le principe d’apprentissage progressif (ou « shaping » en anglais). L’apprentissage progressif permet l'apprentissage de nouvelles tâches par la réutilisation de caractéristiques apprises dans des tâches antérieures et l’utilisation des caractéristiques en cours d'apprentissage. À un moment donné, les caractéristiques apprises sont utilisées pour effectuer des tâches hors ligne qui peuvent être non supervisées, supervisées ou semi-supervisées. Le modèle, ayant déjà l’expérience de la politique à adopter dans un problème du même type (par exemple, des COV attribués à un mélange caoutchouteux collant), a une progression plus rapide que la performance obtenue par un apprentissage en partant de zéro. Pour l’invention divulguée, l’entrainement d’un réseau de neurones dans le but d’identifier les facteurs primaires de la SPR et/ou de l’interféromètre MZ permettant ainsi l’estimation d’une propriété physico-chimique (par exemple, le collant, le vieillissement, la pollution, etc.), peut nécessiter une quantité énorme de données pour obtenir le résultat escompté. C’est pour cela que l’apprentissage progressif peut être choisi à l’optimisation du temps d’apprentissage.
L’étape 321 de sélection automatique est réalisée similairement à l’étape 116 de sélection, c’est-à-dire par exemple par affichage, sur une interface graphique utilisateur, de représentations graphiques de composants correspondants à des identifiants de composants extraits d’une mémoire informatique et associés en mémoire à au moins un composant sélectionné au cours d’une étape de sélection, 116 ou 321.
Dans des modes de réalisation particuliers, au moins un élément d’une structure de données associée à un identifiant de composant logiciel standardisé est associé à un identifiant de rôle, l’étape 321 de sélection automatique étant réalisée en fonction d’un identifiant de rôle d’au moins un élément d’une structure de données associée à un identifiant de composant logiciel standardisé sélectionné.
On désigne par « Rôle » le rôle fonctionnelle d'un champ de données (ou « fieldset ») dans une modélisation standardisée.
Par exemple, Dans la relation entre un fieldset « Sku » et un fieldset « Customerorderline », un lien de type absolu est concrétisé pour des entités par les propriétés de la relation : « entityId » et « fieldSetId ». Dans le cas d’un composant logiciel standardisés, ces attributs sont vides et le lien est matérialisé par l’attribut « "tagData": {"role": "SKU", "applyMode": "Mandatory", "status": "ToResolve"} ». Cet attribut matérialise le fait que cette table est liée aux champs de données dont le rôle est « SKU ». Il précise si le lien est obligatoire (Mandatory), optionnel (Optional) ou conseillé (Advised).
Par exemple, le fieldset "Produit" de l'entité "Produit" est associée au rôle "Produit" dans la modélisation des composants logiciels standardisés. Dans la modélisation des composants logiciels standardisés, les liens entre les fieldsets sont exprimés via les rôles. Ainsi le FieldSet "Ligne de commande client" de l'entité "Commande Client", a une relation avec le fieldset "Produit" de l'entité "Produit" exprimé sous forme de rôle. Il est lié avec le rôle "Produit" et ce lien est obligatoire, optionnel ou conseillé.
Plusieurs fieldset peuvent avoir le même rôle dans la modélisation des composants logiciels standardisés. Dans ce cas, à l'application des composants logiciels standardisés, le système propose plusieurs entités liées et l'utilisateur choisit un de ces composants ou entité.
Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en , le procédé 300 objet de la présente invention comporte : - une étape 305 de saisie, sur une interface informatique, d’une valeur représentative d’un environnement de déploiement des instructions générées et - une étape 310 de fourniture automatique, par un dispositif de calcul, d’instructions de déploiement des instructions générées en fonction de la valeur représentative d’un environnement de déploiement saisie.
Dans des modes de réalisations optionnels, au moins une étape, 115 et/ou 118, de génération comporte : - une première étape 325 de génération, par un dispositif de calcul, d’instructions d’exécution sur ordinateur en fonction du résultat de l’étape de sélection et du contexte d’exécution sélectionné et - une deuxième étape 330 de génération, par un dispositif de calcul, d’instructions d’exécution sur périphérique mobile en fonction du résultat de l’étape de sélection et du contexte d’exécution sélectionné.
L’étape 120 de stockage des instructions est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’une mémoire informatique, locale ou distante, c’est-à-dire associée directement au terminal réalisant l’étape 116 de sélection ou associée avec ce terminal à travers un réseau de données, tel Internet par exemple.
Dans des modes de réalisations optionnels, au cours de l’étape 116 de sélection d’au moins un identifiant représentatif d’un composant logiciel standardisé, au moins un contexte d’exécution est sélectionné, la deuxième étape 118 de génération étant mise en œuvre pour chaque contexte d’exécution sélectionné.
Par exemple, un composant logiciel standardisé peut être disponible uniquement pour un nombre déterminé de contextes prédéterminés.
L’unité de contrôle 12 peut également être configurée pour fournir une indication auditive de la distance entre la pose courante du guide-outil 14 et la pose d’insertion, ou de l’arrivée du guide-outil 14 à la pose d’insertion. Par exemple, un signal sonore peut être répété avec une fréquence qui augmente au fur et à mesure que la distance entre la pose courante du guide-outil 14 et la pose d’insertion diminue. Le signal sonore peut par exemple devenir un son continu lorsque la pose d’insertion est atteinte. Ou alors un son particulier peut être émis lorsque la pose d’insertion est atteinte.
Ainsi, l’unité de contrôle 12 peut être configurée pour fournir une information sur la distance entre une pose courante du guide-outil 14 et la pose d’insertion, ou sur l’arrivée du guide-outil 14 à la pose d’insertion, ou encore lors du dépassement de la pose d’insertion par le guide-outil 14, en utilisant une ou plusieurs indications parmi une indication haptique, une indication visuelle et une indication auditive.
Les figures 11 à 13 illustrent un exemple de réalisation du système de maintien 50 du guide-outil 14. Ce mode de réalisation du système de maintien est similaire à celui décrit dans la demande de brevet WO 2020/201286 A1 en référence aux figures 7 à 8 de cette demande. Dans cet exemple de réalisation, le système de maintien 50 du guide-outil 14 comporte deux mors 51, 55. Les mors 51 et 55 peuvent être entrainés entre une position fermée (telle qu’illustrée sur la ) ou une position ouverte (telle qu’illustrée sur la ). Chaque mors présente une gorge 52, 56. Les gorges 52, 56 s’étendent transversalement par rapport à des dents 53, 57 agencées de sorte à s’interpénétrer lorsque le système de maintien 50 est en position fermée (chaque dent 53, 57 présente un segment d’une gorge 52, 56). Dans la position fermée, les gorges 52 et 56 sont attenantes et définissent un conduit de guidage 59 pour maintenir l’instrument médical 15 et le guider en translation. Dans la position ouverte, les gorges 52 et 56 sont éloignées l’une de l’autre pour placer ou relâcher l’instrument médical 15. La position fermée correspond donc à une position de guidage de l’instrument médical, tandis que la position ouverte correspond à une position de dégagement de l’instrument médical. Le conduit de guidage 59 prend à la pose d’insertion une pose coaxiale avec la trajectoire 41 planifiée. Le passage de la position fermée à la position ouverte peut être provoqué par une force de pression du praticien sur un levier 58 formé par une surface d’appui de l’un des mors (le mors 55 dans l’exemple illustré sur les figures 11 à 13).
Tel qu’illustré sur les figures 12 et 13, dans le mode de contrôle axial collaboratif, l’unité de contrôle 12 est configurée pour transposer la force exercée par le praticien sur le guide-outil 14 à un point d’application virtuel A’ positionné de telle sorte que l’axe d’une force de pression exercée sur le levier 58 et l’axe (AA’) passant par un point d’application réel A de la force de pression et le point d’application virtuel A’ forment un angle θ particulièrement faible, par exemple inférieur à vingt degrés, voire inférieure à dix degrés.
Lorsque le guide-outil est au plus proche de la peau du patient, le praticien appuie sur le levier 58 pour ouvrir les mors 51, 55 afin de placer l’instrument médical 15. Le praticien relâche ensuite le levier 58 pour que le guide-outil maintienne l’instrument médical 15 (tout en lui permettant de coulisser le long du conduit de guidage 59). Le praticien peut alors procéder à l’insertion partielle de l’instrument médical 15. Avant de remonter le guide-outil 14 à la pose d’insertion pour finaliser l’insertion de l’instrument médical 15, le praticien peut appuyer à nouveau sur le levier 58 pour ouvrir les mors 51, 55 du guide-outil. Alternativement, le praticien n’appuie pas sur le levier 58 et les mors du guide-outil sont fermés pendant les coulissements du guide le long de l’aiguille.
La position particulière du point d’application virtuel A’ des forces pris en compte dans la loi de contrôle permet d’éviter une rotation intempestive du guide-outil 14 lorsque le praticien appuie sur le levier 58 pour ouvrir les mors 51, 55 du guide-outil 14 avant de le replacer à la pose d’insertion.
En effet, comme l’angle θ est faible, le couple de la force de pression exercée sur le levier 58 est faible, et cela permet d’éviter (ou au moins limiter très fortement) la rotation intempestive du guide-outil 14 lorsque le praticien appuie sur le levier pour ouvrir les mors 51, 55 du guide-outil.
Cette configuration permet un passage intuitif d’un mode de contrôle en translation à un mode de contrôle en rotation : une pression sur le levier 58 ne provoque pas de rotation du guide-outil 14 ; par contre, une pression exercée sur une autre partie du guide-outil 14 peut provoquer une rotation du guide-outil 14.
Ce passage intuitif d'un contrôle en translation à un contrôle en rotation est mis en œuvre grâce à la combinaison de la conception du guide-outil 14 et de la définition du point d’application virtuel A’ des forces dans la loi de contrôle. En particulier, le praticien n’a pas besoin d’utiliser d’interface utilisateur (pédale de commande 19, bouton physique dédié, bouton virtuel sur un écran de commande, ou autre) pour passer du contrôle en translation à un contrôle en rotation.
Le couple de la force de pression exercée sur le levier 58 dépend non seulement du cosinus de l’angle θ mais aussi de la distance AA’ séparant le point d’application virtuel A’ et le point d’application réel A de la force de pression. Il est donc également avantageux de positionner le point d’application virtuel A’ à une faible distance de la surface d’appui du levier 58 (par exemple à moins de cinq centimètres).
Il convient de noter que d’autres exemples de réalisation du système de maintien 50 du guide-outil 14 pourraient être compatible avec cette idée de positionner de façon avantageuse le point d’application virtuel A’ par rapport à la force de pression exercée par le praticien sur le levier 58 du système de maintien 50 (par exemple le mode de réalisation du système de maintien décrit dans la demande de brevet WO 2020/201286 A1 en référence aux figures 2 à 6 de cette demande).