STAGE CALCUL HYPER-DIMENSIONNEL POUR LA RECONNAISSANCE DE GESTES À PARTIR DE SIGNAUX BIOLOGIQUES

Description du poste DOMAINE Technologies micro et nano CONTRAT Stage INTITULÉ DE L'OFFRE Stage - Calcul hyper-dimensionnel pour la reconnaissance de gestes à partir de signaux biologiques SUJET DE STAGE Dans ce travail, nous proposons d'étudier un nouveau paradigme de calcul appelé « calcul hyperdimensionnel ». Développé et utilisé pour les applications de l'intelligence artificielle, ce nouveau paradigme, qui s'inspire des modèles d'activité neuronale, s'appuie sur l'utilisation de grands vecteurs (~10 000 bits chacun). Durant ces dernières années, cette approche s'est récemment avérée être très efficace pour des applications de reconnaissance et de classification (associées à différentes fonctions cognitives comme la perception, la mémoire, le langage, etc.). Très robuste au bruit numérique, le calcul hyperdimensionnel est aujourd'hui envisagé au sein même de la mémoire (in-memory-computing) afin de réduire notablement la consommation d'énergie en évitant ou limitant le transfert de données entre la mémoire et le CPU. Ce que nous proposons dans le cadre de ce stage, c'est d'évaluer l'efficacité de cet algorithme pour la reconnaissance et la classification de signaux biologiques. DURÉE DU CONTRAT (EN MOIS) 6 DESCRIPTION DE L'OFFRE Dans ce travail, nous proposons d'étudier un nouveau paradigme de calcul appelé « calcul hyperdimensionnel ». Développé et utilisé pour les applications de l’intelligence artificielle, ce nouveau paradigme, qui s’inspire des modèles d'activité neuronale, s’appuie sur l’utilisation de grands vecteurs (~10 000 bits chacun). Durant ces dernières années, cette approche s’est récemment avérée être très efficace pour des applications de reconnaissance et de classification (associées à différentes fonctions cognitives comme la perception, la mémoire, le langage, etc.). Très robuste au bruit numérique, le calcul hyperdimensionnel est aujourd’hui envisagé au sein même de la mémoire (in-memory-computing) afin de réduire notablement la consommation d’énergie en évitant ou limitant le transfert de données entre la mémoire et le CPU. Ce que nous proposons dans le cadre de ce stage, c’est d’évaluer l’efficacité de cet algorithme pour la reconnaissance et la classification de signaux biologiques (électromyographies, électroencéphalographies) afin de proposer une technologie ambitieuse pour l’aide au diagnostic et à la prise de décision. Le stage se déroulera en plusieurs phases : une première étude bibliographique sur les modèles de calcul hyperdimensionnel devra être réalisée pour comprendre la manière d’encoder l’information et pour réaliser la reconnaissance et la classification des données. Parallèlement à cela, vous devrez également identifier les bases de données disponibles des différents signaux biologiques (signaux électromyographiques et électroencéphalographiques). Ensuite, vous devrez développer un modèle de calcul hyperdimensionnel permettant d’encoder ces signaux pour les reconnaitre et les classifier de façon efficace. Enfin, vous devrez également réfléchir à une implémentation hardware de cette solution en s’appuyant sur les technologies mémoires innovantes pour que ces calculs soient réalisés au sein même de la mémoire. Ce stage se déroulera dans le cadre d’une collaboration étroite entre deux laboratoires travaillant sur l’intégration des technologies mémoires pour le calcul et le design de circuits innovants pour les applications « in-memory-computing ». PROFIL DU CANDIDAT Maîtrise du langage python Formation conception de circuit et design Formation en micro-nano-technologie Notion sur l'intelligence artificielle Localisation du poste SITE Grenoble LOCALISATION DU POSTE France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38) VILLE GRENOBLE Critères candidat FORMATION RECOMMANDÉE Formation en nanoscience, micro-nanotechnologie, conception de circuit, design POSSIBILITÉ DE POURSUITE EN THÈSE Oui Demandeur DISPONIBILITÉ DU POSTE 15/02/2022 Informations générales ENTITÉ DE RATTACHEMENT Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche. Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions : . la défense et la sécurité . l'énergie nucléaire (fission et fusion) . la recherche technologique pour l'industrie . la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie). Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels. RÉFÉRENCE 2021-19107 DESCRIPTION DE L'UNITÉ Le Département Composants Silicium (DCOS) et l'un des 5 départements du CEA-Leti et a pour mission de conduire les recherches dans le domaine des composants électroniques aux échelles micro- et nanométriques. Ces activités incluent des développements de composants et circuits innovants dans les domaines du CMOS avancé et des mémoires non volatiles, mis en œuvre dans des architectures de calcul en rupture (calcul quantique, architectures neuromorphiques et Intelligence Artificielle embarquée), des applications de puissance, des technologies pour les applications Radiofréquences (RF), des micro- et Nano-systèmes (capteurs et actionneurs) et du stockage d'énergie. Ces travaux sont enrichis de développements de substrats avancés, spécifiques aux différents domaines d'applications visés, d'une large expertise de l'intégrations en 3D des composants développés ainsi que des moyens nécessaires à la caractérisation des performances des composants développés. Pour ces réalisations technologiques, le DCOS s'appuie sur la plateforme technologique du CEA-Leti (DPFT) lui permettant de démontrer la réalité de ses développements dans un environnement de salle blanche proche des standards de l'industrie et facilitant ainsi l'adoption de ses développements par des partenaires industriels.