Quoi de neuf à la GS ISN ?

Le Mardi 18 Avril 2023, la GS ISN, en partenariat avec la GS SIS et DataIA, organise une après-midi thématique avec pour thème :

Du capteur au traitement des données

Programme :

13h15 à 13H30 : Accueil des participants

13h30 à 15H00 : Exposés

Elise COLIN (ONERA) : Le speckle dynamique : de l'échelle de la planète, aux échelles du laboratoire
Les images dites cohérentes sont le siège du phénomène de speckle, résultant des interférences constructives ou destructives de l'onde électromagnétique avec l'objet ou la scène imagée. Les propriétés d'un speckle à travers le temps, ainsi que l'influence de la polarisation des ondes émises ou reçues, peuvent être acquises et analysées à l'échelle du corps humain pour de l'imagerie biomédicale à l'aide d'un laser cohérent et des méthodes de type LSCI (Laser Speckle Coherent Images), ou bien à l'échelle de la planète, dans le cadre des séries temporelles radar, ou images SAR (Synthetic Aperture Radar) utilisées en observation terrestre par satellite, avion, ou drône. Dans les deux cas, les propriétés statistiques du speckle dynamique permettent d'obtenir des images d'activité ou de changements. Dans cette présentation, on fournit le cadre des travaux autour du speckle dynamique, et les liens de convergence existant entre ces deux échelles, depuis les acquisitions capteurs, jusqu'aux traitements avancés.

Nicolas GAC (L2S) : Adéquation algorithme architecture pour l’accélération de méthodes d’inversion de données en grande dimension
L'amélioration constante de la résolution des instruments parallèlement à la complexité croissante des méthodes de reconstruction basées sur des modèles de plus en plus précis, s'accompagne d'un besoin croissant en puissance de calcul. Les cartes accélératrices composées de GPU ou de FPGA sont une opportunité pour réduire l'écart technologique entre les systèmes d'acquisition et de reconstruction. Dans le contexte particulier de la résolution de problèmes inverses mal posés, mes travaux de recherche en adéquation algorithme-architecture au sein du Groupe Problème Inverse (GPI) du laboratoire L2S visent à prendre en compte, en amont de la définition des méthodes, le potentiel et les limites des architectures d'accélération. Après une présentation du parallélisme offert par les architectures GPU et FPGA, le contexte algorithmique des méthodes bayésiennes et leur application en reconstruction tomographique sera présenté avec un focus sur l'accélération des opérateurs de projection/rétrojection utilisés en tomographie. Le projet ANR Dark-era portant sur l’accélération des calculs pour la radioastronomie sera ensuite présenté ; ce travail collaboratif vise à construire un outil de prototypage rapide fournissant des simulations exascale des futur serveurs HPC nécessaire au traitement « temps réel » du flux de données massif du radiotélescope SKA. Enfin, des perspectives sur ces travaux seront exposées.

Pauline TROUVE (ONERA) : Le flou de défocalisation : de la mesure 3D à la co-conception optique/traitement
Adopter une perspective globale pour optimiser la conception d'un système perceptif en intégrant les aspects optiques et de traitement permet d'obtenir des solutions plus performantes et innovantes que les approches classiques. Dans cette présentation, Pauline vous présentera ses recherches sur l'estimation de la profondeur grâce à l'utilisation du flou de défocalisation et vous dévoilera les tendances actuelles du domaine, en explorant les opportunités offertes par l'apprentissage profond, tant pour améliorer le traitement que pour modéliser les performances de la partie optique.
 

15h00 à 15h30 : Pause café

15h30 à 17h00 : Exposés

Vincent Vigneron (IBISC) : Les réseaux de Boltzmann revisités. Application à la détection de signaux ECoG profonds
Les machines de Boltzmann présentées ici appartiennent à une famille de réseaux de neurones non supervisés, introduite par Hinton dans les années 80.  Cette famille de modèle a connu un grand intérêt au début du 21e siècle et de nouvelles extensions sont proposées régulièrement. Nous présentons ici une propriété méconnue de ces réseaux : la décomposition fréquentielle dans les connexions reliant les couches d'observation et latente.
Les machines de Boltzmann ont donné naissance aux réseaux de diffusion qui reposent sur l’apprentissage d’une équation différentielle stochastique pour la modélisation de données dynamiques et stochastiques. Ces réseau font l’objet d’un développement particulier et un nouvel algorithme d’apprentissage a été proposé.
L’application étudiée est l’apprentissage non supervisé des signaux électroencéphalogramme intracrânien dans le cadre de l'expérimentation animale pour le contrôle des symptômes de la maladie de Parkinson.

Aurélien PLYER (ONERA) : Turbulence optique : de l'estimation du mouvement à l'estimation volumique de l’écoulement
La mesure volumétrique de l'écoulement d'un fluide est un domaine d'intérêt majeur pour les physiciens. Cependant, la mise en œuvre de cette mesure peut s'avérer difficile. Dans cette présentation, nous vous présenterons le fonctionnement de la mesure tomographique appelée "Backgroud Oriented Schlieren", qui permet de reconstruire le volume d'indice de réfraction d'un écoulement. Nous examinerons les défis posés par la formulation physique de cette méthode, ainsi que les étapes de sa mise en œuvre en soufflerie. Nous vous présenterons également les perspectives offertes par l'utilisation de réseaux de neurones régularisés par des équations aux dérivées partielles (PINN).

Nicolas Lermé (SATIE) : Reconstruction de puzzles de fresques : des méthodes traditionnelles aux approches modernes

L'amélioration constante de la résolution des instruments parallèlement à la complexité croissante des méthodes de reconstruction basées sur des modèles de plus en plus précis, s'accompagne d'un besoin croissant en puissance de calcul. Les cartes accélératrices composées de GPU ou de FPGA sont une opportunité pour réduire l'écart technologique entre les systèmes d'acquisition et de reconstruction. Dans le contexte particulier de la résolution de problèmes inverses mal posés, mes travaux de recherche en adéquation algorithme-architecture au sein du Groupe Problème Inverse (GPI) du laboratoire L2S visent à prendre en compte, en amont de la définition des méthodes, le potentiel et les limites des architectures d'accélération. Après une présentation du parallélisme offert par les architectures GPU et FPGA, le contexte algorithmique des méthodes bayésiennes et leur application en reconstruction tomographique sera présenté avec un focus sur l'accélération des opérateurs de projection/rétrojection utilisés en tomographie. Le projet ANR Dark-era portant sur l’accélération des calculs pour la radioastronomie sera ensuite présenté ; ce travail collaboratif vise à construire un outil de prototypage rapide fournissant des simulations exascale des futur serveurs HPC nécessaire au traitement « temps réel » du flux de données massif du radiotélescope SKA. Enfin, des perspectives sur ces travaux seront exposées.

A partir de 17h : Moment de convivialité