INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
représente la rétention de capacité et l’efficacité coulombique de 3 piles boutons LNMO/graphite avec les électrolytes 1 et 2 selon les exemples.
représente la surface de l’aluminium après 200 cycles de test de voltamétrie à 60°C avec les électrolytes 1 (b) et 2 (a) selon les exemples.
Dans le cadre de l’invention, et sauf mention contraire, on entend par « tension de coupure de charge » (cut-off voltage en anglais), la limite de tension haute d’une batterie considérée comme totalement chargée. La tension de coupure est habituellement choisie afin d’obtenir la capacité maximum de la batterie.
À titre d’exemple, l’homme du métier comprendra que la séquence « 1 2 4 » représente la branche « FPN RA :DA: » de l’arbre AM de la . En effet, dans cette séquence, le chiffre 1 étant en première position dans la séquence, correspond au premier niveau N1. Ce chiffre 1 représente alors la valeur d’identifiant 1 du premier niveau N1 de la table dictionnaire TD, soit la valeur fixe « FPN » d’après la table 1 ci-dessus. Ensuite, le chiffre 2, en deuxième position dans cette séquence, correspond au deuxième niveau N2, et représente donc la valeur d’identifiant 2 du deuxième niveau N2 de la table dictionnaire TD, soit la valeur fixe « RA » d’après la table 1. Enfin, le chiffre 4, en troisième position dans la séquence, correspond au troisième niveau N3, et représente par conséquent la valeur d’identifiant 4 du troisième niveau N3 de la table dictionnaire TD, soit la valeur fixe « :DA : » d’après la table 1.
Toujours à partir de cet exemple de la , l’unité de calcul 48 calcule enfin la troisième table auxiliaire TAV correspondant à la table 4 suivante, où les valeurs représentatives de valeurs variables sont listées verticalement par niveau, et le ou les identifiants de champ associés à chaque valeur représentative sont indiqués entre parenthèses et en regard de la valeur représentative associée.
N1 N2 N3 N4 N5 1 VIDE 1 VIDE 1 LFPO (28) 1 14R (9) 1 AMB (13) 2 LFPG (29) 2 XORrec(AMB010-CDN170) (19) 3 P110 (30) 3 XORrec(CDGORY) (22) 4 XORrec(TLSCDG) (3) 5 LFPO (5) (26) 6 LFPG (7) (24) 7 XORrec(LMG4B) (11) (15) 8 XORrec(CDGORY) (22)
À titre d’exemple, l’homme du métier observera alors que la valeur représentative LFPO qui représente la valeur variable LFPO (de taille inférieure ou égale à 32 bits) pointe vers le champ 28 de la table principale TP pour le troisième niveau N3, et vers les champs 5 et 26 de la table principale TP pour le quatrième niveau N4. À titre d’autre exemple, la valeur représentative XORrec(LMG4B), égale à LMG4 XOR B et qui représente la valeur variable LMG4B (de taille supérieure à 32 bits), pointe vers les champs 11 et 15 de la table principale TP pour le quatrième niveau N4.
Le fonctionnement de la passerelle de communication 30 selon l’invention va être à présent décrit en regard de la représentant un organigramme du procédé de filtrage de message(s) de données au sein de l’installation de communication avionique 10, ledit procédé de filtrage étant mis en œuvre par la passerelle de communication 30.
Lors d’une étape initiale 100, la passerelle de communication 30 acquiert, via son module d’acquisition 42 et typiquement de la part d’un appareil électronique 25 respectif appartenant au domaine ouvert 18, au moins un message de données à destination d’un destinataire, tel qu’un système avionique 20 respectif appartenant au domaine avionique 15.
La passerelle de communication 30 passe ensuite à l’étape de filtrage 110 lors de laquelle elle filtre, via son module de filtrage 44, chaque message acquis respectif en validant ledit message s’il respecte un jeu de critère(s) de filtrage et en le bloquant dès qu’un critère de filtrage dudit jeu n’est pas respecté.
Lors de l’étape de filtrage 110, pour chaque message acquis, l’unité de génération 46 génère la table principale TP, puis l’unité de calcul 48 calcule la table dictionnaire TD et l’au moins une table auxiliaire TAL, TML, TAV parmi la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et la troisième table auxiliaire TAV. Lors de cette étape de filtrage 110, l’unité de calcul 48 calcule de préférence la table dictionnaire TD, la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et la troisième table auxiliaire TAV pour chaque message acquis.
Selon l’invention, lors de l’étape de filtrage 110, le module de filtrage 44 utilise alors ensuite l’au moins une table auxiliaire TAL, TML, TAV pour la mise en œuvre d’au moins un critère de filtrage.
Avantageusement, le module de filtrage 44 utilise au moins deux tables auxiliaires TAL, TML, TAV distinctes parmi la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et la troisième table auxiliaire TAV pour la mise en œuvre de critère(s) de filtrage.
Le module de filtrage 44 utilise de préférence la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et la troisième table auxiliaire TAV pour la mise en œuvre du jeu de critère(s) de filtrage au global. L’homme du métier comprendra bien entendu que les trois tables auxiliaires TAL, TML, TAV ne sont pas nécessairement toutes utilisées à la fois pour chaque critère de filtrage, et que la première table auxiliaire TAL est par exemple utilisée pour un premier critère de filtrage, la deuxième table auxiliaire TML est par exemple utilisée pour un deuxième critère de filtrage distinct du premier, la troisième table auxiliaire TAV étant par exemple utilisée pour un troisième critère de filtrage distinct des premier et deuxième critères de filtrage. Bien entendu également, pour certain(s) critère(s) de filtrage, plusieurs tables auxiliaires parmi la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et la troisième table auxiliaire TAV pourront être utilisées.
À l’issue de l’étape de filtrage 110, la passerelle de communication 30 transmet, via son module de transmission 45 et à destination du destinataire, le message acquis lors de l’étape d’acquisition 100 si celui-ci a été ensuite validé lors de l’étape de filtrage 110, c’est-à-dire si ledit message respectait le jeu de critère(s) de filtrage.
Ainsi, la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et/ou la troisième table auxiliaire TAV permettent d’effectuer un filtrage de message avec une durée d’exécution maitrisée. En effet au lieu de parcourir le message pour chaque critère de filtrage à appliquer, entrainant un temps d’exécution variable en fonction de la taille du message et de la position des champs cherchés dans le message, le module de filtrage 44 utilise directement la première table auxiliaire TAL, la deuxième table auxiliaire TML et/ou la troisième table auxiliaire TAV pour effectuer le critère de filtrage concerné. Ces tables auxiliaires TAL, TML, TAV s’exécutent dans un temps beaucoup plus déterministe, car elles sont moins sensibles à la taille du message ou à l’emplacement des champs dans le message (qu’ils se trouvent en début ou en fin).
A titre d’exemple de filtrage, pour pouvoir identifier si le nombre de ‘Direct to Waypoint’ d’un message ARINC 702 ne dépasse pas une borne fixée, le module de filtrage 44 la valeur correspondant ‘Direct to Waypoint’ dans la table dictionnaire TD, soit la valeur « .. » d’identifiant 7 du troisième niveau N3 dans la table dictionnaire TD. A partir de là, il suffit que le module de filtrage 44 détermine le nombre de champs contenus correspondant à l’identifiant 7 pour le troisième niveau N3 dans la première table auxiliaire TAL, puis vérifie que ce nombre est inférieur à la borne fixée. Dans cet exemple, parmi les trois tables auxiliaires TAL, TML, TAV, seule la première table auxiliaire TAL est utilisée pour vérifier si ce critère de filtrage est respecté ou non, et cette vérification est particulièrement simple puisqu’il suffit de dénombrer un nombre d’éléments dans cette première table auxiliaire TAL, puis de comparer ce nombre à un seuil.
La première table auxiliaire TAL permet alors de détecter plus efficacement la présence ou non d’une valeur prédéfinie donnée dans le message, et si une telle valeur est présente d’abord en outre le nombre d’occurrences de cette valeur.
A titre d’autre exemple de filtrage, pour savoir si une combinaison particulière de champs est présente dans le message, il suffit de voir si le motif associé à cette combinaison est présent la deuxième table auxiliaire TML. Par exemple, pour vérifier si la séquence « FPN RA :DA : » est présente ou non dans le message, il suffit que le module de filtrage 44 détermine si la séquence« 1 2 4 » est présente la deuxième table auxiliaire TML Dans cet exemple, parmi les trois tables auxiliaires TAL, TML, TAV, seule la deuxième table auxiliaire TML est utilisée pour vérifier si ce critère de filtrage est respecté ou non, et cette vérification est également simple puisqu’il suffit de déterminer si une séquence donnée est présente ou non dans cette deuxième table auxiliaire TML.
Certains systèmes ADAS actuels utilisent des réseaux de neurones pour classifier des images de situations routières capturées par un dispositif d’imagerie embarqué d’un véhicule. Ces images de situations routières peuvent être par exemple utilisées par des systèmes DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System », en français système de surveillance de comportement de conducteur de véhicule aussi connu sous le nom de système de surveillance d’attention de conducteur de véhicule, de moniteur d’attention de conducteur ou encore de système d’alerte de fatigue de conducteur), ou par des systèmes de conduite autonome dits systèmes AD (de l’anglais Automatic Drving).
Ces images de situations routières sont des images de l’environnement proche extérieur du véhicule qui peuvent être classifiées pour déterminer par exemple la dangerosité de situations routières et pour avertir par exemple un système de conduite automatique qui peut alors activer au moins un organe du véhicule pour mettre en sécurité le véhicule et les occupants de ce véhicule.
Dans les systèmes ADAS et AD modernes, des réseaux de neurones dits profonds sont habituellement utilisés et entrainés sur des dizaines voire des centaines de millions d'images, par exemple tirées de situations routières pertinentes rencontrées dans la vie réelle et pour lesquelles la vérité terrain est connue. On peut notamment citer les réseaux de neurones profonds EfficientNet-v2 (M.Tan, Q. Le, “EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training”, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139:10096-10106, 2021) et MobileNet-v2 [M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 4510–4520, 2018] pour la classification d’images de situations routières.
Les performances des réseaux de neurones dépendent fortement de la façon dont une image d'entrée est liée à la distribution des images utilisées pour l’entrainement de ces réseaux de neurones. Lorsque les statistiques d’une image d’entrée se trouvent à l’intérieur de la distribution résultant des images utilisées pour l’entrainement de réseaux de neurones, c’est-à-dire que l’image d’entrée est identique à une image utilisée pour l’entrainement ou à une image interpolée à partir d’une image utilisée pour l’entrainement (on parle alors de capacité de généralisation des réseaux de neurones), les réseaux de neurones affichent généralement de bonnes performances de classification. Par contre, lorsque l'image d’entrée est OOD (de l’anglais Out Of Distribution, en français en dehors de la distribution des images utilisées pour l’entrainement), ces réseaux de neurones extrapolent une réponse de classification avec une faible précision.
Ce problème est connu sous le nom de généralisation ODD.
L’un des problèmes à résoudre pour utiliser des réseaux de neurones profonds est de détecter de telles images d’entrée OOD et de trouver des palliatifs pour améliorer les performances des réseaux de neurones profonds entrainés lorsqu’une image ODD se présente à son entrée.
Les solutions actuelles pour résoudre le problème de généralisation ODD utilisent soit plusieurs réseaux de neurones qui supposent plusieurs distributions de données d’entrainement, soit un seul réseau de neurones entrainé à partir de plusieurs distributions de données d'entrainement pertinentes pour des situations routières inhabituelles réelles.
Ces solutions ne sont pas satisfaisantes car elles requièrent l’entrainement et l’utilisation de plusieurs réseaux de neurones et/ou de plusieurs distributions de données d’entrainement. De plus, il pourra toujours se produire des situations routières réelles qui ne correspondront pas aux situations routières correspondantes aux distributions de données d’entrainement.
Un autre objet de la présente invention est d’améliorer les performances d’un réseau de neurones profond utilisé pour classifier des images de situations routières.
Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la détection de situations routières qui ne correspondent pas à des situations routières envisagées lors de l’entrainement du réseau de neurones.
Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de classification d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule en circulation, ladite image, dite image d’entrée, étant présentée en entrée d’un réseau de neurones entrainé pour fournir un identifiant de classe de situation routière, le réseau de neurones comprenant un encodeur et un décodeur, l’encodeur fournissant un vecteur de caractéristiques formé de caractéristiques utilisées pour associer un identifiant de classe de situation routière à l’image d’entrée, le vecteur de caractéristiques étant défini dans un espace de caractéristiques dont la dimension est inférieure à celle de l’image d’entrée, le décodeur fournissant une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques, le réseau de neurones étant entrainé au cours d’une phase d’apprentissage par minimisation d’une fonction de perte, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes pour chaque image courante d’un ensemble d’images de situations routières présentées en entrée du réseau de neurones : - obtention, en sortie de l’encodeur et pour l’image courante, d’un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace de caractéristiques ; - obtention, à partir du réseau de neurones et pour l’image courante, d’un identifiant de classe de situation routière ; - obtention, en sortie du décodeur et pour l’image courante, d’une image reconstruite ; - obtention, à partir du réseau de neurones et pour l’image reconstruite, d’un identifiant de classe de situation routière ; - la fonction de perte par image courante dépendant d’une première donnée et d’une deuxième donnée, la première donnée étant représentative d’une non-correspondance entre l’identifiant de classe de situation routière obtenu pour l’image courante et l’identifiant de classe de situation routière obtenu pour l’image reconstruite et la deuxième donnée étant représentative d’une erreur de reconstruction entre l’image courante et l’image reconstruite ; le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur du véhicule comprend les étapes suivantes : - obtention, à partir du réseau de neurones entrainé, d’un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace de caractéristiques pour l’image d’entrée ; - vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières ; - si l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières, obtention, à partir du réseau de neurones entrainé, d’un identifiant de classe de situation routière pour l’image d’entrée.
Le réseau de neurones est particulier car il utilise une fonction de perte régularisée par une erreur de reconstruction. La détermination des vecteurs de caractéristiques est alors contrainte lors de la phase d’apprentissage pour que les vecteurs de caractéristiques modélisent la distribution des images de situations routières utilisées pour l’entrainement du réseau de neurones. Cette modélisation est utilisée lors du déploiement à bord du véhicule (phase d’inférence) pour détecter si une image de situation routière capturée par un capteur du véhicule en circulation et présentée en entrée du réseau de neurones entrainé est une image OOD c’est-à-dire une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières. Le procédé est donc avantageux car il fournit une détection fiable d’image d’entrée ODD et car il ne fournit des identifiants de classe de situation routière que pour des images d’entrée du réseau de neurones entrainé qui ne sont pas des images ODD.
La classification d’image ODD présentées en entrée d’un réseau de neurones entrainé est une cause importante des accidents des véhicules autonomes de ces dernières années et les systèmes embarqués de véhicule qui se basent sur cette classification doivent respecter des contraintes normatives SOTIF (de l’anglais Safety Of The Intended Functionality, en français sécurité de fonctionnalité prévue) telles que formalisées dans la norme ISO 26262).
La présente invention repose sur un procédé de traitement de données qui a pour objet la détermination des caractéristiques d’un parc nucléaire cible pour la gestion des ressources et déchets nucléaires.
Ainsi l’invention concerne un procédé de détermination des caractéristiques d’un parc nucléaire à l’équilibre, représenté par un schéma de cycle, pour la gestion d’un combustible nucléaire, ledit combustible nucléaire formant du combustible usé après exploitation par ledit parc nucléaire, ledit combustible usé étant apte à être retraité pour constituer un combustible de recyclage et/ou des matières séparées, ledit procédé de détermination comprenant : - une étape de génération de données d’entrée, dites données de classe 1, telles que des données nucléaires, des données usines ou des données réacteurs ; - une étape de traduction par un utilisateur d’un schéma de cycle du parc nucléaire, en données dites de classe 2 ; - une étape de transformation dudit schéma de cycle en systèmes réacteurs-usines à partir des données de classe 1 et des données de classe 2 ; - une étape de construction d’équations bilans à partir des systèmes réacteurs-usines, lesdites équations bilans formant un système d’équations bilans non-linéaires ; - une étape de sélection de méta-modèles de composition du combustible de recyclage ; - une étape de résolution informatique du système d’équations bilans non-linéaire à partir des méta-modèles sélectionnés pour la détermination de caractéristiques dudit parc nucléaire, dites données de classe 3.
L’invention permet ainsi d’améliorer la gestion des ressources et déchets nucléaires en proposant un schéma de cycle sans bouclage, comme il est particulièrement visible à la . Cette est issue d’une transformation de la . Cette transformation autorise la duplication de la boîte de départ et d’arrivée de la boucle en une boîte d’arrivée en début de ligne et une boîte d’arrivée en fin de ligne en vue de s’affranchir de la représentation sous forme de boucle.
La succession des étapes du procédé ici décrit est plus particulièrement schématisée en .
Ainsi, le procédé peut venir en appui des études préliminaires à des études de scénarios dynamiques, ou bien directement s’inscrire dans des études sur la viabilité de parcs nucléaires avancés. Il permet de proposer des scénarios innovants de développement de parcs nucléaires en prenant en compte la consommation de ressources naturelles et la production de matières radioactives non valorisables issues du cycle, dans une démarche de non-accumulation et de durabilité du parc nucléaire.
Étant un procédé qui résout un état stable, il pourrait être utile notamment dans le cadre industriel de dimensionnement des usines de retraitement et d’enrichissement à leur état de fonctionnement nominal, ou encore pour aider au dimensionnement des centres de stockage par exemple.
D’ailleurs, bien que ce procédé n’ait été implémenté que récemment dans SEPAR (en 2020), il a déjà été utilisé pour des études réalisées au sein du laboratoire. Les publications autour de SEPAR portent sur la confrontation des résultats obtenus avec des résultats similaires obtenus en utilisant le code dynamique COSI (cf. [0016]), sans explication sur le procédé toutefois. L’état d’équilibre du parc nucléaire obtenu avec ce procédé est caractérisé par la connaissance de l’ensemble des données caractéristiques de parc nucléaire (classe 3).
Le procédé permet de déterminer ces paramètres pour qu’un nouveau parc nucléaire fonctionne suivant un cycle du combustible en état d’équilibre, sans prendre en compte la phase de transition vers ce nouveau parc nucléaire. Elle n’a donc pas de dimension temporelle.
Son temps de calcul est très court, et cela en fait un procédé très utile pour explorer et comparer un grand nombre de parcs nucléaires.
Il est également peu consommateur en temps ingénieur.
Il est facile d’accès, dans la mesure où il se borne pour l’utilisateur à définir un schéma de cycle, moyennant l’enregistrement des données réacteurs, usines et des données nucléaires (données de classe 1 enregistrées à l’étape E0 antérieure à l’utilisation du code) au préalable par des ingénieurs compétents.
Il est fiable dans la mesure où il est capable de résoudre des cycles particulièrement compliqués.
S’agissant de sa précision, elle est acceptable comparée aux démarches utilisant des processus de simulation dynamiques ou semi-dynamiques, le temps étant un facteur perturbateur de l’équilibre des flux. En outre, des modes de réalisation particuliers peuvent être déclinés selon la définition des données d’entrée et de sortie (données de classe 3).
De plus, l’étape de résolution du système d’équations non-linéaires permet d’obtenir une ou plusieurs fractions des combustibles usés à envoyer vers l’usine de retraitement.
Cette étape de résolution du système d’équations non-linéaires permet d’obtenir la fraction des matières séparées (provenant du traitement-recyclage des combustibles usés) à recycler en réacteur sous forme de combustible destiné au recyclage. L’état d’équilibre du parc nucléaire avec ce procédé est défini par la connaissance de fractions des matières séparées servant à la fabrication de combustibles nucléaires de recyclage, et fractions de matières séparées entreposées.
L’étape de résolution du système d’équations non-linéaires permet également d’obtenir un ou plusieurs temps de séjour entre l’étape de déchargement des combustibles irradiés en dehors des réacteurs et l’étape de leur recyclage en usine de retraitement (également désignée ici usine de traitement). L’état d’équilibre du parc nucléaire avec cette méthode est défini par la connaissance des temps de refroidissement des combustibles usés avant traitement.
Le dispositif électronique de commande est destiné à piloter le fonctionnement d’éléments chauffants d’un corps de chauffe. Ces éléments chauffants sont logés dans un tube métallique et isolés électriquement desdits tubes métalliques. La partie métallique du corps de chauffe correspond à l’ensemble des éléments métalliques du corps de chauffe qui sont électriquement isolés des éléments chauffants. Plus particulièrement, le corps de chauffe peut comporter une pluralité de tubes métalliques, disposés les uns à côté des autres et liés deux à deux par des éléments radiants participant à diffuser les calories au passage d’un air traversant le corps de chauffe, au moins l’un des tubes métalliques comprenant un élément chauffant isolé électriquement dudit tube métallique et configuré pour être piloté par le dispositif électronique de commande. Dans ce cas, la partie métallique peut correspondre aux tubes métalliques, aux éléments radiants augmentant la surface de contact avec le flux d’air à chauffer, et le cas échéant à un carter métallique protégeant le corps de chauffe.