INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Cette méthode pose cependant plusieurs problèmes. Il est connu de l’homme de l’art que la quantification à plusieurs étages (non structurée) est sous-optimale notamment en termes de rapport signal à bruit de la quantification et ce problème est d’autant plus flagrant que le nombre d’étages augmente. De plus, la quantification à plusieurs étages requiert un stockage non négligeable, chaque étage (de 10 bits) requiert N x D valeurs stockées où N=1024 est la taille du dictionnaire (en nombre de mots de code) et D est la dimension de l’espace latent (D=128 dans EnCodec).
Il peut être nécessaire, en tant que besoin, d’ajuster le pH du milieu liquide de la biomasse brute et/ou du lysat pour obtenir le pH acide recherché pour l’étape de repos sur le lysat.
Selon un autre mode de réalisation, l'étape de dégradation du glycogène se fait sur le solubilisât. Ce mode de réalisation comprend alors dans l’ordre les étapes de :
a) récolte de la biomasse par séparation du milieu de culture pour l’obtention d’une biomasse brute d’ARU,
b) lyse cellulaire de la biomasse brute de l’étape (a) pour obtenir un lysat,
c) dilution du lysat de l’étape (b) pour obtenir un solubilisât,
repos pendant au moins 2 heures du solubilisât durant lequel le milieu liquide comprenant le glycogène est à pH acide,
d) séparation des insolubles en suspension dans le solubilisât de l’étape (c) pour obtenir un clarifiât, et
optionnellement, une étape d’ajustement du pH de la biomasse brute, du lysat ou du solubilisât.
Il peut être nécessaire, en tant que besoin, d’ajuster le pH du milieu liquide de la biomasse brute, du lysat et/ou du solubilisât pour obtenir le pH acide recherché pour l’étape de repos sur le solubilisât.
Selon un autre mode de réalisation, l'étape de dégradation du glycogène se fait sur le clarifiât. Ce mode de réalisation comprend alors dans l’ordre les étapes de :
c) optionnellement, dilution du lysat de l’étape (b) pour obtenir un solubilisât,
d) séparation des insolubles en suspension dans le lysat de l’étape (b) ou le solubilisât de l’étape (c) pour obtenir un clarifiât,
repos pendant au moins 2 heures du clarifiât durant lequel le milieu liquide comprenant le glycogène est à pH acide, et
optionnellement, une étape d’ajustement du pH de la biomasse brute, du lysat, du solubilisât et/ou du clarifiât.
Historiquement ce domaine s’est développé selon deux approches :
• Le codage de signaux de parole dominé par une approche temporelle basée sur la prédiction linéaire (court-terme et long-terme), afin de modéliser le signal de parole – la partie non modélisée (innovation ou résidu de prédiction) est codée en plus des paramètres du modèle. La perception auditive est en général prise en compte par l’usage d’une pondération perceptuelle. Le modèle CELP (pour « Code Excited linear Prediction » en anglais) reste le paradigme de référence pour le codage de parole « conventionnel » de bonne qualité à bas débit.
• Le codage de signaux audio qui s’appuie majoritairement sur une approche fréquentielle par sous-bandes ou transformée afin d’obtenir un gain de codage et de tirer parti de caractéristiques psychoacoustiques et des limites de la perception auditive. Le codage par transformée MDCT (pour « Modified Discrete Cosine transform » en anglais »), à décimation critique, reste la technique de référence pour le codage audio à bas débit « conventionnel ».
Le codage de parole et le codage audio ont ensuite convergé avec des modèles de codage « universel », en particulier par des approches combinant temps (CELP) et fréquence (MDCT).
L’état de l’art en codage de parole et audio « conventionnel » est très riche, et de très nombreux codecs normalisés ou propriétaires ont été développés, en incorporant les différentes avancées techniques et répondant à diverses applications et contraintes. Les standards les plus récents comme USAC, MPEG-H 3D Audio, EVS ou Opus donnent un bon aperçu des dernières avancées et représentent actuellement l’état de l’art du codage « conventionnel ».
Les approches basées sur l’intelligence artificielle et notamment par l’utilisation de réseaux de neurones telles que WaveNet et VQ-VAE (pour « Vector quantized- variational auto-encoder » en anglais) ont stimulé l’émergence des méthodes de codage de parole et audio basées sur les réseaux de neurones. L’apprentissage profond (dit « deep learning » en anglais) a montré un grand potentiel dans d’autres domaines connexes au codage audio, tels que la synthèse de parole (« text to speech » en anglais) ou le codage d’images et vidéo et l’analyse et le traitement de signal audio en général.
Une particularité des méthodes neuronales appliquées à la parole et l’audio est qu’elles fonctionnent en général directement dans le domaine temporel (sur la forme d’onde). Cependant, on trouve également des modèles dans le domaine fréquentiel.
On peut distinguer deux approches de codage de parole et audio neuronal : Codage de caractéristiques (« features » en anglais) venant alimenter un décodage par synthèse avec modèle génératif : des paramètres, comme par exemple le spectrogramme selon l’échelle Mel, sont estimés et codés et un décodeur par réseau de neurones (ex : WaveNet) reconstruit la forme d’onde à partir de cette représentation codée. Codage de bout en bout, inspiré de l’approche VQ-VAE, où le codec est décomposé en une partie analyse, un quantificateur, et une partie synthèse qui sont appris de bout en bout. Le principe est de représenter la distribution de l’entrée (de dimension élevée) par des codes latents discrétisés.
Le codage audio neuronal est arrivé à un niveau de maturité suffisant pour que des codecs neuronaux soient déployés dans des applications conversationnelles.
On prend ici comme méthodes représentatives du codage audio neuronal les codecs appelés « SoundStream » et « EnCodec » qui sont décrits respectivement dans :
N. Zeghidour, A. Luebs, A. Omran, J. Skoglund et M. Tagliasacchi, «Soundstream: An end-to-end neural audio codec,» IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2021, et
A. Défossez et e. al.,«High fidelity neural audio compression,» arXiv preprint arXiv:2210.13438, 2022.
Leurs performances à bas débit (de l’ordre de 3 à 6 kbit/s) rivalisent avec les approches de codage de parole et audio « conventionnelles » comme EVS ou Opus qui fonctionnent à plus haut débit.
Ces deux codecs, SoundStream et Encodec, sont très similaires, on ne décrit ici que le principe de la méthode « EnCodec » (dans le cas d’un signal mono, i.e. unidimensionnel).
La illustre le principe de codage selon la méthode EnCodec (dans le cas d’un signal mono, i.e. unidimensionnel). On peut distinguer deux étapes de la conception de ce codec par réseaux de neurones : l’apprentissage et l’inférence. Dans la phase d’apprentissage, les paramètres du modèle sont entrainés à partir de données d’apprentissage. La phase d’inférence (ou l’inférence) fait référence au déploiement du modèle et sa mise en application en situation réelle.
A la phase d’inférence, c’est-à-dire lors de l’utilisation du codec déjà « entrainé », le codage (bloc 100) d’une trame de signal de 320 échantillons du signal d’entrée x échantillonné à une fréquence de 24 kHz se décompose en deux blocs :
Un Digital Twin est un outil d’analyse exploitant une dualité entre un metaverse et le monde physique. Il se compose du modèle numérique d’un système naturel ou artificiel déjà créé ou non par l’Homme, d’un ou plusieurs outils de simulations qui permettent d’analyser au sein du metaverse les conséquences de conditions pouvant arriver dans le monde physique et possiblement d’un lien temps réel ou pas, bidirectionnel ou pas entre l’élément physique et son jumeau numérique. Le Digital Twin est donc un outil important d’optimisation et de prédiction.
Les problèmes liés aux Digital Twins se décomposent en trois familles : 1) les problèmes liés au metaverse et sa capacité de permettre des simulations de qualité compatibles avec les contraintes du monde réel. Elles doivent en particulier faire sens du point de vue économique. Il faut également que leurs résultats soient interprétables et interprétés avant que l’expérience dans le monde physique n’ai répondu à la question justifiant la simulation. 2) les problèmes liés au modèle numérique avec des contraintes comme celles économiques ou encore celles de la qualité du modèle pour son exploitation dans le metaverse. 3) les problèmes de qualité de la dualité avec des indicateurs comme les temps de latences dans la synchronisation des deux univers ou encore les erreurs dans les recollements de plans.
Les deux premières familles de problèmes traduisent les limites de l’état de l’art en matière de simulations. Tout n’a pas une modélisation formelle et toutes les modèles ne sont pas solvables numériquement de manière formelle. La difficulté est telle que nombre de simulations se font par éléments finis. Cela consiste à décomposer le milieu étudié en cellules de telle taille que le modèle puisse être approximé par des équations linéaires dans la cellule ainsi qu’au niveau des interfaces entre les cellules. On appelle maillage l’ensemble des cellules utilisée par la simulation par élément finie. Afin de respecter la contrainte du temps de simulation, ce maillage doit comporter le moins de cellules possibles.
Si le principe du calcul par élément fini est directement applicable aux maquettes numériques, elle ne l’est pas aux nuages de points ainsi qu’à bon nombre de données issues de la reality capture. En effet, la distribution des points issus de la Reality Capture est totalement décorrélés du maillage. La solution classique est de créer une maquette numérique du système étudié à partir des données de la Reality Capture puis d’utiliser celle-ci pour effectuer les calculs par éléments finis. Mais ces étapes prennent du temps et ont un coût. De plus elles sont une source d’erreurs aggravant le cas de la troisième famille. En travaillant directement à partir des données natives de Reality Capture, la présente invention apporte une réponses à la question des recollements de plans. Et elle apporte des économies aussi bien financières que temporelles par rapport à l’état de l’art.
Concernant la problématique du temps de traitement, la solution de l’état de l’art consiste à utiliser des architectures parallèles. L’outil de modélisation et d’analyse théorique est l’automate cellulaire. Dans des cas très particuliers un nuage de points peut être transformé en automate cellulaire. C’est typiquement le cas lorsque le nuage de points est représenté sur un kd-tree avec en chaque nœud le même automate fini utilisant les états d’un nombre fini de voisin sur l’arbre. Mais bien que très performant, ce modèle est toute de même très limitatif dans des cas réels comme en urbanisme. On note d’ailleurs l’existence d’extension du concept comme le REMUS (Reticular Model for Urban Simulation). Néanmoins, les solutions de l’état de l’art imposent d’une manière ou d’une autre soit une distribution des cellules sur graphe régulier, soit la limitation des distances de propagation de l’état d’une cellule, soit un espace-temps-états discrets et fini, soit un fonctionnement synchrone, soit une combinaison de ces contraintes. A contrario, la présente invention introduit un système étendant les automates cellulaires en utilisant au moins une unité de traitement sans aucune contrainte sinon celle d’être liée à une ou plusieurs informations recueillies par un système de Reality Capture ou à partir d’une maquette numérique.
Dans la réalisation première de l’innovation, les informations définies par le système de Reality Capture prennent la forme d’un nuage de points avec pour chaque point une ou plusieurs informations en plus de ses coordonnées dans un espace défini. À chacun des points est associé une unité de traitement. Dans sa réalisation la plus simple, cette unité de traitement ne fait que de compter le temps depuis le dernier passage à 1 d’une variable, dite stimuli, accessible à l’unité de traitement et de tenir à jour une variable dite résultat qu’elle partage à l’ensemble des unités de traitement et possiblement l’ensemble du Digital Twin. Lorsque la variable stimuli passe à 1, l’unité de traitement écrit 1 dans la variable partagée résultat. Lorsque le compte du temps dépasse une certaine valeur définie dans l’unité de traitement, valeur dite Time To Live, alors elle écrit 0 dans la variable partagée résultat. Un tel système permet au Digital Twin réalisé à partir du nuage de points d’alerter un gestionnaire de patrimoine d’un besoin de maintenance. La variante de réalisation la plus utilisée consiste à ne pas activer tous les points du nuage de points mais seulement quelques-uns. Ainsi, dans un bâtiment avec plusieurs capteurs incendie, chacun émettant régulièrement un signal validant son bon fonctionnement, signal Still Alive, l’installateur des capteurs va faire une Reality Capture de chaque capteur. Le nuage de points associé à un capteur est placé dans le Digital Twin à l’endroit exact du dit capteur. Cette manière de procéder est déjà un gain de temps et d’argent par rapport à la solution de l’état de l’art qui va placer un modèle BIM du capteur dans le Digital Twin plutôt que les données de Reality Capture utilisées pour positionner le modèle BIM. Suivant le système décrit ci-dessus, c’est donc un point du nuage de points du capteur qui va recevoir les messages Still Alive du capteur physique et émettre un signal si le Time To Live est atteint depuis le dernier message reçu. Le point va également garder une table de logs ce qui est un élément différentiant supplémentaire par rapport à un automate cellulaire. La présente invention est in fine plus simple, plus rapide à mettre en œuvre et plus économique que toutes les solutions de l’état de l’art.
Dans une variante de la réalisation décrite ci-dessus, tous les points du nuage de points du capteur pointent vers un point unique du nuage de points qui est en charge du traitement des Still Alive. Ainsi la personne exploitant le Digital Twin, l’opérateur, peut cliquer où il veut sur le nuage de point et immédiatement trouver les informations voulues. Dans une autre variante de réalisation, tous les points du nuage de points du capteur pointent vers la même unité de traitement. Ainsi il n’y a qu’un seul runtime pour l’ensemble des points du nuage de points du capteur mais du point de vue du Digital Twin et de son opérateur, tous les points fournissent le service. Cette réalisation présente un avantage d’économie financière et écologique par rapport aux solutions de l’état de l’art et celles de réalisation de l’innovation dans sa variante décrites précédemment. Enfin dans une autre réalisation, une redondance des unités de traitement est implémentée pour augmenter la tolérance à la panne du système. Suivant l’état de l’art cela se fait au niveau de l’unité de traitement. Mais suivant la philosophie de la présente invention, cela se fait décomposant le nuage de points du capteur en autant de groupes distincts que nécessaire pour garantir la tolérance aux pannes, plus un groupe d’un pixel auquel est associé une autre unité de traitement en charge de la supervision. Dans la version la plus simple, il s’agit d’un simple opérateur ET entre tous les résultats des autres groupes. Mais l’état de l’art donne un certain nombre de méthodes plus évoluées pour définir le résultat de n machines tournant en parallèle de manière indépendante.
Dans une autre réalisation de l’innovation, le Digital Twin est utilisé pour optimiser un automatisme sous contrainte. Par exemple, il peut s’agir de la position de protections solaires afin de maximiser la lumière naturelle au seins de la pièce sans pour autant créer de d’inconfort visuel tout en optimisant les apports thermiques solaires. Dans une telle réalisation, certains points sont associés à plusieurs unités de traitement différentes. Typiquement les points correspondants au vitrage vont être associés à une unité de traitement responsable de la simulation pour la lumière et une unité de traitement responsable de la simulation pour les échanges thermiques. Par ailleurs, les échanges thermique au niveau du mur étant invariant d’un point à un autre à partir d’une certaine distance de la fin du mur, tous les points correspondants vont utiliser la même unité de traitement en charge de la simulation thermique. Pour que la simulation fonctionne en mode prédictif, l’innovation introduit également des points virtuels permettant de simuler des états physiques possibles de produits réels. Dans l’exemple ci-dessus, il s’agit des positions possibles de la protection solaire. Dans la réalisation première, il y a pour chaque traitement requis par le Digital Twin au moins un ensemble d’instructions numériques, dit code. Pour chaque code il existe au moins une unité de traitement capable de l’exécuter. Enfin, pour chaque point mobilisé pour un traitement donné il y a au moins un pointeur vers le code correspondant ; au moins un pointeur vers les entrées correspondantes au traitement dans une table de stimuli et au moins un pointeur vers les entrées correspondantes au traitement dans une table de résultats. Lorsqu’un point est activé il lance son ou ses codes sur une unité de traitement avec les stimuli nécessaires et le pointeur vers la table de résultats. Lorsqu’un stimuli change d’état, l’innovation dans sa réalisation préférentielle, donne la responsabilité à un agent appelé SPC Deamon de trouver les points utilisant ces stimuli et de les activer (Cf. ). Ce traitement pouvant ne pas converger ou converger très lentement, le SPC Deamon est chargé d’arrêter toute boucle prenant trop de temps soit par un time out, soit par une étude du gradient de convergence, soit par toute autre méthode évitant les « boucles infinies ». Dans une solution non massivement parallèle où des unités de traitements sont mutualisées, il est également chargé d’activer les différents points de manière à reproduire un traitement massivement parallèle. Pour ce faire. Il peut par exemple rentrer les points à activer dans des piles FIFO dédiés à chaque code. Une alternative consiste à ne pas passer par l’activation de points mais par l’activation des unités de traitements. L’architecture système évolue en conséquence. Une réalisation possible s’appuie sur un système serverless ou chaque URL correspond à un code et le gestionnaire de stimuli possède une liste d’URL à qui envoyer les stimuli lorsqu’un change. La responsabilité d’arrêter toute boucle infinie incombe alors à ce gestionnaire.
Dans une autre réalisation de l’innovation, des points virtuels adjacents et ayant chacun un volume sont ajoutés et l’ajout d’une variable permet à tous les points de se déplacer indépendamment les uns des autres. Cette réalisation est utile pour un Digital Twin tel que celui d’un pont dont on veut tester la résistance au vent. Par rapport aux simulations précédentes, cette simulation nécessite de passer par la méthode des éléments finis afin de calculer les écoulements d’air. L’innovation ajoute des points virtuels de calculs par éléments finis. Ces points sont donc adjacents et avec un certain volume. L’innovation donne également la capacité à l’ensemble des points du nuage de points de bouger dans l’espace avec une mise à jour dynamique du volume de points virtuels impactés. Cette réalisation donne plus de responsabilités à l’agent supervisant le nuage de points que celui-ci soit lui-même un point virtuel ou qu’il soit un agent indépendant.
Lorsque la présente innovation est correctement reliée à la réalité grâce aux bons capteurs par rapport à un traitement donné, il est possible de se passer de toute modélisation explicite du système. Les codes de traitement peuvent être définis par apprentissage. Alternativement, la présente innovation n’est pas reliée à la réalité mais à une simulation suffisamment précise comme dans le Building Controls Virtual Test Bed développé par LBNL. L’apprentissage se fait soit par un système externe soit par un point virtuel créé dans le nuage de points. Cette stratégie permet de réaliser des simulations et des automatismes pour des Digital Twins dont la modélisation dépasse les capacités de l’état de l’art.
Optimisation de captation et échange de données de Reality Capture en phase Entretien et Exploitation Le domaine de l’invention est celui de l’optimisation de la captation et des échanges de données en Reality Capture lors de la phase d’Entretien et Exploitation d’une construction. Cette optimisation se fait suivant deux dimensions distinctes : la qualité et l’empreinte. Par données de Reality Capture on entend tout ensemble de données fournissant directement ou après traitement informatique les coordonnées relatives dans l’espace de points d’une réalisation humaine ou naturelle et permettant à minima sa modélisation 3D avec un certain niveau de détails. Il s’agit typiquement d’un nuage de points issu d’un LIDAR. Il s’agit aussi d’une photo avec les caractéristiques intrinsèques et extrinsèques du système de prise de vue ou avec assez de données pour les calculer. Par la qualité on entend avoir des données récentes avec une précision et une granularité spatiale suffisantes pour le système justifiant l’utilisation de Reality Capture. Par empreinte data, on entend l’empreinte environnementale des données.
L’utilisation de la Reality Capture est de plus en plus populaire et les données de Reality Capture sont de plus en plus nombreuses. Les solutions de captation sont de moins en moins chères et de plus en plus faciles à utiliser. Et dans le même temps, les progrès en informatique et en traitement de données démocratisent la gestion des données de Reality Capture dont l’empreinte mémoire peut facilement atteindre plusieurs téraoctets. Cette démocratisation se traduit donc non seulement par un problème d’empreinte environnementale de la données mais également par des problèmes de qualité de la données. Car la caractéristique de la réalité est d’évoluer dans le temps. Il y a donc à l’instant t une possible dégradation de la représentativité des données acquises à l’instant t 0 . C’est pourquoi il faut périodiquement réactualiser les données de Reality Capture pour en garantir la qualité.
La qualité de la donnée est un problème crucial dans les applications d’exploitation et d’entretien (M&O). Dans l’état de l’art actuel, elle requière l’envois régulier de professionnels avec du matériel de reality capture dédié. Cela a des coûts et ne permet pas de garantir un haut niveau de qualité de la donnée. On connait des initiatives s’appuyant sur la V2I (Vehicle to Infrastructure) pour transformer des bus en capteur temps réel de l’état des routes empruntées [BUSN21]. Mais le système de collecte des données de Capture Reality est un système ajouté. Il n’a pas de fonctionnalité utile pour le véhicule lui-même. De ce fait, il représente une augmentation de l’empreinte environnementale. Par ailleurs, les données de Reality Capture ne sont pas coordonnées par un système central. Ainsi, deux bus passant l’un après l’autre, vont détecter la même anomalie. Le système de chaque bus va envoyer ses données de Reality Capture. Comme elles sont identiques aux incertitudes de mesures près, cette redondance est inutile et augmente l’empreinte environnementale du système. Pour la réduire, le système peut également n’envoyer qu’une information synthétique plutôt que les données de Reality Capture. Cela réduit l’empreinte environnementale mais empêche la fusion des données dans un nuage de points permettant d’augmenter la précision des capteurs et de ce fait limite les performance en planification intelligente de l’entretient de la chaussée.
La présente invention vient répondre à ces problèmes et au-delà à la question de la qualité d’un nuage de points en le fusionnant avec des données de Reality Capture sous contrainte de l’empreinte environnementale. Pour ce faire elle exploite des données qui sont collectées par le système hôte pour son utilisation propre. Elle n’ajoute donc pas un dispositif pour la Reality Capture ce qui valorise l’existant tout en diminuant l’empreinte environnementale de la fonctionnalité.