STAGE 6 MOIS - IA: RESEAU DE NEURONNES A IMPULSION - CAMERA NEUROMORPHIQUE F/H

STAGE : Réseau de neurones à impulsion (SNN) appliqué à une caméra neuromorphique pour la surveillance de l’espace (stage en Intelligence Artificielle)

La plateforme Viseurs & Caméras de la Direction des Opérations de Sodern conçoit, intègre et teste des équipements optroniques innovants (viseurs d'étoiles, caméras de surveillance de l’espace, caméras de navigation, etc…) pour de nombreuses missions spatiales. A ce titre elle reste attentive aux évolutions technologiques susceptibles de servir les ambitions des différents Programmes de l'entreprise.

Les caméras neuromorphiques ou caméras évènementielles représentent un changement de paradigme dans le monde des imageurs. Contrairement aux caméras conventionnelles qui acquièrent des images à fréquence fixe, ces capteurs délivrent un flux d’évènements asynchrones indiquant les changements d’intensité lumineuse des pixels affectés. Cette approche offre plusieurs avantages comme une grande dynamique, une latence faible et une faible consommation d’énergie.

Parallèlement, les réseaux de neurones à impulsion (Spiking Neural Networks ou SNN) utilisent une architecture neuronale inspirée du cerveau capable de traiter l’information sous forme d’impulsions temporelles. Leur fonctionnement asynchrone et économe en énergie les rend particulièrement attractifs pour le traitement des signaux évènementiels.

L’objectif du stage est d’explorer l’application des SNN au flux d’évènements d’une caméra neuromorphique, réelle ou simulée, pour remplir une fonction de surveillance de l’espace.

Description des missions :

·       Etude bibliographique sur les réseaux de neurones à impulsion (SNN)

·       Familiarisation avec les caméras neuromorphiques et leurs formats de sorties

·       Familiarisation avec un framework de développement/mise en œuvre des SNN (ou complément du framework)

·       Conception d’un modèle SNN pour la détection d’objets dans un flux d’évènements (choix d’une architecture, entrainement)

·       Evaluation des performances de l’approche par SNN à partir de données réelles ou simulées

·       Rédaction d’un rapport détaillé

·       Présentation des travaux au sein de l’entreprise

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