INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il est avantageux que plusieurs paramètres de l’algorithme d’apprentissage par renforcement soient définis afin de pouvoir l’exécuter. Un apprentissage par renforcement consiste à faire évoluer un acteur, ici l’ensemble de règles de compression que l’on apprend, dans un environnement, ici la réunion de l’ensemble de règles et de l’ensemble d’apprentissage, et de guider les évolutions de l’acteur grâce à une fonction de récompense. La fonction de récompense est la compression réalisée par l’ensemble de règles de compression sur les paquets de l’ensemble d’apprentissage. Meilleure est la compression réalisée par l’ensemble de règles, meilleur est cet ensemble et donc l’apprentissage par renforcement aura tendance à produire un ensemble de règles qui produit une meilleure compression. Comme déjà vu, le changement d’état est l’ajout d’une règle à l’ensemble de règles ; la fonction de récompense viendra sanctionner si cet ajout de règle est pertinent ou non et permet bien de faire évoluer l’ensemble de règles de compression vers une meilleure compression.
L’avantage de ce mode est donc de préciser comment exécuter un algorithme d’apprentissage par renforcement pour apprendre un ensemble de règles de compression et comment choisir des paramètres pertinents de l’apprentissage par renforcement pour obtenir une bonne compression des paquets de l’ensemble d’apprentissage par l’ensemble de règles résultat de l’apprentissage.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’apprentissage d’un ensemble de règles de compression est réalisé à partir d’un ensemble initial consistant en une règle unique ne réalisant aucune compression.
Dans ce mode de réalisation, le point de départ est un ensemble de règles formé d’une règle unique s’appliquant à tous les paquets de l’ensemble d’apprentissage collecté. Cet ensemble permet de s’assurer que dès le départ, l’ensemble de règles va bien s’appliquer à tout l’ensemble d’apprentissage même si la règle initiale ne réalise pas de compression sur les valeurs de sections des paquets de l’ensemble d’apprentissage. Dans la plupart des modes de réalisation de notre invention, l’ensemble de règles de compression évolue de manière à s’assurer que, pour tous les paquets de l’ensemble d’apprentissage, il existe dans l’ensemble de règles de compression une règle qui puisse s’appliquer, ce qui est bien le cas avec cette règle unique ne réalisant aucune compression.
L’avantage de ce mode de réalisation est de ne nécessiter l’intervention d’aucun expert pour définir l’ensemble initial de règles de compression qui est soumis à l’algorithme d’apprentissage.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’apprentissage d’un ensemble de règles de compression est réalisé à partir d’un ensemble initial comprenant une règle de compression fournie par un expert.
L’avantage de ce mode de réalisation est de permettre à un expert de s’assurer qu’une règle qui lui semble très utile est bien présente dans l’ensemble de règles de compression. En la plaçant dès le départ de l’apprentissage, on obtient ce résultat. Le reste de l’algorithme d’apprentissage pourra se faire par renforcement, donc sans intervention ultérieure de l’expert. On obtient donc ici un mode mixte où l’intervention de l’expert est limitée.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé de gestion comprend les étapes suivantes exécutées lors de l’apprentissage de l’ensemble de règles de compression : une étape de calcul d’au moins une grandeur dite potentiel de compression à partir des paquets de l’ensemble d’apprentissage ; une étape de sélection d’une règle appartenant à l’ensemble de règles de compression en utilisant au moins un potentiel de compression parmi ceux calculés ; une étape de création d’une nouvelle règle à partir de la règle sélectionnée en utilisant au moins un potentiel de compression parmi ceux calculés ; l’ajout de la nouvelle règle à l’ensemble de règles de compression ;
et, de plus, l’apprentissage par renforcement est itéré, jusqu’à ce qu’un critère d’arrêt soit satisfait, en utilisant à l’itération suivante l’ensemble de règles modifié par l’ajout de la nouvelle règle.
Grâce à ce mode de réalisation, l’apprentissage par renforcement d’un ensemble de règles de compression est guidé de façon efficace. En effet, un apprentissage par renforcement peut fonctionner en réalisant aléatoirement des changements d’état qui seront retenus ou non selon la fonction de récompense. Cette manière de procéder pourrait d’une part prendre beaucoup de temps et d’autre part conduire à des ensembles de règles de compression comprenant un nombre trop élevé de règles si les règles les plus efficaces ne sont pas créées en premier. Or, on a vu que si un trop grand nombre de règles de compression est créé, cela devient un obstacle à une compression efficace car l’index de la règle utilisée lors d’une compression doit être transmise avec le paquet comprimé. Un trop grand nombre de règles implique un index codé sur un grand nombre de bits qui rend inefficace la compression.
Il faut donc guider l’apprentissage par renforcement des règles de compression. Pour cela, des potentiels de compression sont calculés qui vont d’abord indiquer quelle règle est sélectionnée pour créer une nouvelle règle puis comment créer une nouvelle règle à partir de la règle sélectionnée.
L’apprentissage fonctionne par itération jusqu’à ce qu’un critère d’arrêt soit satisfait, et l’itération consiste à appliquer le même algorithme à un environnement formé du nouvel ensemble de règles de compression (avec une nouvelle règle ajoutée) et de l’ensemble d’apprentissage. Pour s’assurer que l’apprentissage prend bien en compte l’ajout de la nouvelle règle, il peut être utile de calculer à l’itération suivante des potentiels de compression qui prennent bien en compte l’ajout de la nouvelle règle. Cela peut se faire en isolant dans l’ensemble d’apprentissage les sous-ensembles de paquets pour lesquels les différentes règles s’appliquent. Dans ce mode, les valeurs comprimées par la nouvelle règle ne seront pas prises en compte dans les calculs de potentiels de compression. Les potentiels de compression ne seront calculés que pour les valeurs qui ne sont pas comprimées dans l’état courant de l’ensemble de règles de compression qui est en cours d’apprentissage.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, si la règle ajoutée s’applique à tous les paquets de données de l’ensemble d’apprentissage auxquels la règle sélectionnée s’applique, alors la règle sélectionnée est retirée de l’ensemble de règles de compression.
Il est avantageux que l’ajout de la nouvelle règle assure que l’ensemble de règles qui est en cours d’apprentissage va bien s’appliquer à l’ensemble des paquets de l’ensemble d’apprentissage. C’est pour cela que, dans ce mode de réalisation, si la règle ajoutée ne couvre pas l’ensemble des paquets que couvrait la règle sélectionnée à partir de laquelle a été créée la règle ajoutée, alors la règle sélectionnée est conservée. Comme l’algorithme d’apprentissage peut partir, dans certains modes, d’un ensemble comprenant une règle initiale s’appliquant à tous les paquets, on est sûr alors de bien disposer à la fin d’un ensemble de règles s’appliquant à tous les paquets de l’ensemble d’apprentissage. Cependant, la suppression de la règle sélectionnée si la règle ajoutée couvre les mêmes paquets permet de s’assurer que des règles inutiles ne sont pas conservées et donc de minimiser la taille de l’ensemble de règles de compression résultat de l’algorithme d’apprentissage.
* au moins un critère est déterminé à l’aide d’un dispositif de gestion de ressources de traitement.
* le dispositif de gestion de ressources de traitement est commun à l’ensemble d’engins.
* le dispositif de gestion de ressources de traitement met en œuvre un protocole de gestion utilisant un canal de signalisation du réseau de communication sans fil.
Des formes de réalisation non limitatives d’un engin selon la présente invention sont maintenant décrites en détail en regard des dessins annexés, sur lesquels :
est un schéma-bloc de l’architecture numérique d’un engin selon l’invention et de ressources numériques disponibles à distance,
est un schéma-bloc plus détaillé d’une implémentation particulière de l’architecture numérique de la , et
est un schéma-bloc détaillée d’une implémentation possible de ressources de traitement embarquées et non-embarquées.
En référence à la , on a représenté un engin volant autonome E ou drone, ici du type à six rotors, qui comprend un corps principal 10 et un ensemble de bras 20 supportant autant de rotors 30 dotés chacun d’une hélice 31. De façon intrinsèque, un tel engin comprend une centrale inertielle 40 capable de délivrer des données cinématiques, et une unité de positionnement 50 par exemple au standard GPS capable de délivrer des données universelles de positionnement. Il est également équipé conventionnellement d’une ou plusieurs caméras 60 dont les images sont renvoyées au sol par un canal de communication approprié.
L’engin comprend enfin une ou plusieurs cartes électroniques 100, assurant, de façon connue en soi, les fonctions d’autopilote, de communication sans fil avec une environnement numérique non-embarqué et notamment une station au sol, et différents moyens de calcul embarqués avec processeurs, mémoires, interfaces d’entrée/sortie, etc. L’ensemble est alimenté par une ou plusieurs batteries rechargeables non représentées.
Le drone est doté d’un ensemble d’autres capteurs, ici trois capteurs C1, C2, C3, que l’on dénommera ici capteurs « métier » en fonction du type d’application envisagé.
Ces capteurs peuvent être basés sur des technologies extrêmement diverses, notamment physiques, optiques, acoustiques, chimiques, et délivrent des données qui, après éventuelle mise en forme, sont constituées de données numériques plus ou moins importantes en volume, à des cadences qui peuvent être extrêmement variables.
En référence à la , les capteurs C1, C2, C3 délivrent des signaux S1, S2, S3 qui peuvent faire l’objet d’un pré-traitement au niveau de circuits ou unités dédiés 1110, 1120, 1130 (ou éventuellement d’un circuit commun). Un tel prétraitement peut consister en différentes opérations choisies notamment parmi une conversion analogique/numérique, une normalisation, un filtrage, un formatage, etc. en fonction du type de capteur et de la conception des circuits de traitement situés en aval.
Plus précisément, ce prétraitement peut comprendre par exemple des opérations tels qu’un formatage sous forme de messages contenant chacun un champ de données contenant les données à traiter issues d’un capteur, des informations d’identifiant du capteur, des informations d’horodatage, des données d’ordonnancement, dérivées par exemple des données d’horodatage, et toute autres données ou métadonnées utiles, telles que (i) des données fournies par d’autres éléments tels qu’une centrale inertielle, d’autres capteurs équipant conventionnellement l’engin et ne nécessitant pas de traitement, tels que capteur de température ou capteurs de distance, et/ou (ii) des données indicatives de la capacité de traitement numérique nécessaire pour les données contenues dans le message. Chaque unité 1110, 1120, 1130 peut également, en fonction du type de données reçues d’un capteur, ou du type de capteur ayant généré les données, insérer dans le message des données représentatives d’instructions de traitement à exécuter, par exemple sous forme de l’adresse d’un sous-programme à exécuter au niveau d’un circuit de traitement local (typiquement en « edge computing » en terminologie anglosaxonne) ou d’un circuit de traitement distant.
Dans le cas où les données des différents capteurs sont fournies à des cadences différentes, on utilise par exemple des techniques d’interpolation pour les resynchroniser.
Dans ce contexte, l’invention consiste en un procédé et un dispositif capables d’analyser rapidement et automatiquement en laboratoire des échantillons de roches en vue de déterminer la quantité d’hydrogène générée au cours d’une réaction de réduction de l’eau en présence de cet échantillon. L’invention permet ainsi de déduire le potentiel rémanent de production d’hydrogène naturel à partir des roches d’où est issu cet échantillon.
Ce but est atteint selon un premier aspect de l’invention au moyen d’un procédé de quantification automatique du dihydrogène généré par un échantillon de roche mère minérale contenant un composé métallique ferreux, caractérisé en ce qu’on effectue une réaction de réduction de l’eau en présence dudit échantillon et de vapeur d’eau de 300°C jusqu’à une température d’environ 1200°C et on détermine la quantité dudit dihydrogène généré par ledit échantillon lors de cette réaction en vue de qualifier ladite roche mère comme source potentielle d’hydrogène naturel.
Un des paramètres recherchés par le procédé selon l’invention est la température (TmH2) correspondant à la génération d’une quantité maximale d’hydrogène et permettant de déterminer la cinétique de génération dudit hydrogène.
Un autre paramètre recherché par le procédé de l’invention est le rendement molaire (η n H2) et/ou le rendement massique (η m H2) de la réaction de réduction de l’eau caractérisé par le rapport entre la quantité molaire d’hydrogène produite (nH2) et la quantité molaire de l’échantillon de roche contenant le fer (n réactif) ou sa masse dans le cas du rendement massique, et qui est défini selon les formules suivantes :
η n (H2) = x 100 et η m (H2) = x 100
Le procédé de l’invention utilise ainsi la quantité d’hydrogène générée par rapport à la masse d’échantillon utilisé lors de l’analyse pour calculer les rendements molaire et massique utiles (η n H2 et η m H2) et déterminer le potentiel hydrogène ainsi que la maturité de la roche mère.
Selon une caractéristique avantageuse de mise en œuvre de ce procédé, l’eau est mise en présence de l’échantillon de roche au moyen d’un gaz vecteur inerte transportant de la vapeur d’eau.
La température initiale du réacteur est comprise entre 200°C et 400°C et la température finale de la réaction de réduction est comprise entre 600°C et 1200°C.
De préférence, le gradient de l’élévation de température est compris entre 0,1 à 50°C/min.
Le débit du gaz vecteur est compris entre 0 et 500mL/min et sa teneur en eau est contrôlée via l’élévation de température d’une réserve d’eau liquide ou par vaporisation d’eau liquide dans un flux de gaz chaud.
A la sortie du réacteur, les effluents gazeux issus de la réaction de réduction de l’eau sont séparés pour assurer la condensation de l’eau et le séchage de la fraction gazeuse des effluents.
Ensuite, cette fraction gazeuse est analysée en vue de déterminer la quantité d’hydrogène produite par l’échantillon.
Un autre objet de l’invention est un dispositif pour la mise en œuvre du procédé décrit ci-dessus de quantification en continu de l’hydrogène émis par un échantillon de roche mère minérale ou sédimentaire, caractérisé en ce qu’il comprend un réacteur destiné à recevoir ledit échantillon, ledit réacteur étant pourvu d’une tubulure d’injection d’un gaz vecteur alimentée par un ballon contenant de l’eau chauffée entre 0 et 100°C et pourvue d’une ligne de maintien en température, des moyens de chauffage assurant des montées en température de 0 à 1200°C à l’intérieur du réacteur, un séparateur collectant les effluents gazeux issus du réacteur et assurant la condensation de l’eau et l’échappement de la fraction gazeuse des effluents vers un moyen de séchage et un détecteur d’hydrogène analysant la fraction gazeuse séchée.
Selon une caractéristique avantageuse de l’invention, le dispositif comprend un piston assurant l’introduction de l’échantillon dans le réacteur.
En outre, le dispositif comprend des thermocouples destinés à contrôler les températures du ballon et de la ligne de maintien en température du gaz vecteur injecté ainsi qu’un débitmètre assurant le contrôle du débit du gaz vecteur injecté.
De préférence, le dispositif de l’invention comprend une buse d’injection pilotant la quantité d’eau injectée dans le réacteur ainsi qu’un hygromètre ou un détecteur de point de rosé destiné à contrôler la teneur en eau du gaz vecteur injecté.
L’amplificateur de puissance 201 aN et le commutateur 202 aN forment une chaîne d’émission.
Le module frontal 200 aN peut aussi comporter au moins un filtre non représenté en .
Lorsque le dispositif de communication 10a émet une trame de données, celle-ci est modulée et transmise à l’amplificateur de puissance 201 aN par la liaison notée TX. Au moins un signal de contrôle CTRL aN indique au circuit de commande 205 aN qu’il faut positionner le commutateur 202 aN pour que le signal en sortie de l’amplificateur de puissance 201 aN soit dirigé vers l’antenne Ant aN .
Lorsque le dispositif de communication 10a reçoit une trame de données, le signal reçu par l’antenne Ant aN est transmis à l’amplificateur faible bruit 203 aN pour être amplifié et transmis à l’interface radio 305 du dispositif de communication 10a pour démodulation et traitement par l’intermédiaire de la liaison RX . Eventuellement, si l’amplitude du signal reçu est supérieure à un seuil prédéterminé, le signal reçu par l’antenne Ant aN est transmis au circuit de contournement 204 aN de l’amplificateur faible bruit 203 aN .
Un signal noté FEM_EN aN permet d’activer ou non la fourniture en énergie électrique du module frontal 200 aN .
Lorsqu’un module frontal 200 l , avec l=0 à N, est activé, le module frontal 200 l est alimenté en énergie électrique et permet la réception et la transmission de trames de données par l’intermédiaire du module frontal 200 l et de l’antenne à laquelle le module frontal est associé. Lorsqu’un module frontal 200 l est désactivé, le module frontal 200 l n’est pas alimenté en énergie électrique et ne permet pas la réception et la transmission de trames de données par l’intermédiaire du module frontal 200 l et de l’antenne à laquelle le module frontal est associé 200 l .
La illustre schématiquement un exemple d’agencement matériel d’un dispositif de télécommunication.
L’exemple d’agencement matériel présenté comporte, reliés par un bus de communication 300 : un processeur PROC 301 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 302 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 303 ou une mémoire Flash ; une unité de stockage ou un lecteur de support de stockage (« STCK »), tel qu’un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 304 ou un disque dur HDD (« Hard Disk Drive » en anglais) ; et une interface radio RF 305.
Le processeur CPU 301 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la mémoire RAM 302 à partir de la mémoire ROM 303, d’une mémoire externe (telle qu’une carte SD), d’un support de stockage (tel que le disque dur HDD), ou d’un réseau de communication. Lors de la mise sous tension du dispositif de communication, le processeur CPU 301 est capable de lire dans la mémoire RAM 302 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant la mise en œuvre, par le processeur CPU 301, de tout ou partie des comportements, algorithmes et étapes décrits ici.
Ainsi, tout ou partie des algorithmes et étapes décrits ici peut être implémenté sous forme logicielle par exécution d’un ensemble d’instructions par une machine programmable, telle qu’un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur ou un processeur. Tout ou partie des algorithmes et étapes décrits ici peut aussi être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant (« chip » en anglais), tel qu’un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). Ainsi, le dispositif de communication comporte de la circuiterie électronique adaptée et configurée pour implémenter les comportements, algorithmes et étapes décrits ici.
La illustre schématiquement un exemple d’algorithme exécuté par un dispositif de communication.
Le présent algorithme est décrit dans un exemple dans lequel il est exécuté par le dispositif de communication 10a.
Il est à remarquer ici que, pour des raisons de rapidité de l’exécution du présent algorithme, le présent algorithme peut être exécuté par l’interface radio 305 du dispositif de communication 10a. Dans un autre mode de réalisation, le présent algorithme peut être exécuté par le processeur 301 en coopération avec un module frontal tel que le module frontal 200 a0 .
A l’étape E400, le présent algorithme est initialisé. Il est exécuté de manière itérative.
A l’étape E401, le dispositif de communication 10a vérifie si un signal émis par un autre dispositif de communication est reçu. Dans l’affirmative, le dispositif de communication 10a identifie le dispositif de communication ayant émis le signal reçu et passe à l’étape E402. L’identification est par exemple effectuée à partir de l’adresse MAC (de l’anglais Media Access control), ou BSSID ( de l’anglais Basic Service Set Identifier) pour un dispositif Wi-Fi, ou encore l'adresse IMEI ( de l’aglais International Mobile Equipment Identity) pour un équipement cellulaire. Dans la négative, le dispositif de communication 10a retourne à l’étape E401.
Dans un mode de réalisation, la vérification de la réception d’un signal émis par un autre dispositif de communication est remplacée par une temporisation par exemple égale à une seconde.
Les étapes S00 à S30 se déroulent de la même manière que pour la production des données d’entraînements de la section précédente.
A la suite du conditionnement des données à l’étape S30, les données conditionnées associé à un événement sont fournies en entrée du réseau de neurones du calculateur CALC, qui opère une classification Class de l’événement à une étape S40, ce qui permet de déterminer le type d’action ayant engendré cet événement et générer un signal S Class représentatif de la classe de l’événement et du type d’action l’ayant engendré. Le réseau de neurone détermine au cours de cette étape à quelle classe appartient l’événement. L’étape S40 peut être considérée comme une étape de détection d’un événement particulier, et le signal S Class est également un signal de détection d’un événement donné et donc de l’action l’ayant engendré.
A une étape S50, le calculateur CALC du module d’acquisition ACQ génère un signal S Con de contrôle Con en réponse au signal S Class et donc à la classification des données par le réseau de neurone. Cette opération peut être effectuée par exemple en recherchant dans une table une commande associée à la classe de l’événement, contenue dans le signal de contrôle. Alternativement, le signal S Class , peut être utilisé en tant que signal S Con . Le signal S Con peut être envoyé à l’appareil extérieur APP par l’intermédiaire du module de communication Com.
Un avantage de l’emploi d’un réseau de neurones est que l’utilisateur, à condition de procéder à un apprentissage de ce réseau, pourra adapter la réponse de l’interface à sa gestuelle propre, et pourra même ajouter de nouvelles classes de détection au « vocabulaire » compris par l’interface. Ainsi, à la différence de l’option I analytique, tout type d’action appliquée à l’anneau et menant à des événements reproductibles dans les signaux de mesure de déformation de l’élément annulaire peut être employé pour contrôler l’appareil extérieur. Un utilisateur pourrait ainsi « éduquer » l’anneau R à reconnaître une manipulation donnée de l’anneau, indépendamment du fait que cette manipulation ait été ou non envisagée par son concepteur.
III. Capteurs de déformation de type piézoélectrique
Les capteurs de déformation permettent d’estimer la déformation de surface que subit un élément d’un système mécanique quelconque lorsqu’il est soumis à des efforts extérieurs (force et moments de force qui lui sont appliqué par des éléments extérieurs).