Analyse et modelisation stochastique d'un reseau local applique a la commande multiprocesseurs et temps reel d'un robot mobile. Etude qualitative des effets d'un delai de transmission PDF Download
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Author: Jean-François Samson
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Author: Jean-François Samson
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Author: Jean-François Samson
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Languages : fr
Pages : 352
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LE TRAVAIL DECRIT UNE ARCHITECTURE MULTIPROCESSEURS UTILISANT UN RESEAU LOCAL POUR ASSURER LE CONTROLE DES DIFFERENTES FONCTIONS D'UN ROBOT MOBILE. LA PREMIERE PARTIE ETUDIE LES EFFETS DES RETARDS ALEATOIRES SUR LES ASSERVISSEMENTS AFIN DE DETERMINER DES LIMITES ACCEPTABLES EN FONCTION DE LA DYNAMIQUE DU SYSTEME CONTROLE. LA DEUXIEME PARTIE PRESENTE DES MODELES STOCHASTIQUES DU TRAFIC SUR LE RESEAU PERMETTANT DE COMPARER LES PERFORMANCES DE DIFFERENTS PROTOCOLES ET REVELE LA SUPERIORITE DU PROTOCOLE CSMA/CD 1 PERSISTANT DANS LE CADRE DE CETTE APPLICATION. LA TROISIEME PARTIE DECRIT UNE MISE EN UVRE DE CETTE ARCHITECTURE
Author: Horacio Rostro-González
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Category :
Languages : en
Pages : 152
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Dans cette thèse, nous étudions à un niveau pratique comment nous pouvons réaliser des processus computationnels avec des potentiels d'action (spikes). Nous étudions le problème de la programmation d'un système dynamique modélisé comme un réseau de neurones, et nous considérons des implémentations en software et en hardware. Tout d'abord, nous révisons le modèle de réseau de neurones à temps discret introduit par Soula et al. (2006) et nommé ici BMS. L'intérêt d'utiliser ce modèle est dû à son habileté à reproduire des dynamiques assez riches (voir la section 1.2.4) et aussi permettre d'établir un lien direct entre le potentiel de la membrane et les impulsions de la neurone (spiking activity). En se basant sur une généralisation de ce modèle, nous proposons une méthode afin d'estimer d'une manière efficace les paramètres (les poids synaptiques à différents délais) d'un réseau de neurones à partir de l'observation de sa dynamique (train d'impulsions). L'idée est d'éviter le problème NP-complet qui se pose dès que nous considérons les poids synaptiques et les délais de transmission. Notre méthode permet de définir un système de programmation linéale à partir du modèle BMS et d'effectuer l'estimation des paramètres de manière polynomiale. Ensuite, nous introduisons un mécanisme de réservoir computing (réseau de neurones cachés) afin de faire une estimation plus robuste. Finalement, nous appliquons cette idée à l'implémentation de transformations entrée-sortie, où la méthode est capable d'apprendre les paramètres implicites correspondant à la fonction de transfert. Dans un second temps, nous travaillons au développement d'implémentations numériques permettant de valider nos algorithmes. De plus, nous faisons des contributions au niveau de la programmation de méthodes pour l'analyse de trains d'impulsions et la simulation de réseaux de neurones à impulsion. Nous co-développons une librairie numérique en C++, nommée EnaS et distribuée sous une licence gratuite CeCILL-C. Cette librairie est également compatible avec d'autres simulateurs et peut être utilisée comme un plugin. La dernière partie de la thèse se focalise sur les implémentations en hardware de modèles bio inspirés. Nous faisons le choix de regarder des technologies à bas coût basées sur les FPGA (réseau de portes programmables in situ) et les GPU (processeur graphique). Nous évaluons la réponse des implémentations en hardware des modèles de neurones du type intègre-et-tire quand ils sont soumis aux différents régimes d'activité neuronale. L'implémentation sur le FPGA a été accomplie en faisant une analyse sur la précision et sa performance a été comparée avec celle du GPU.
