Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l’Information et la Communication Avancée - USR 3380 du CNRS


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Circuits neuro-inspirés : Petit réseau à Spikes pour la reconnaissance de séquences.

  • Type d'offre

    Stagiaire(s) en laboratoire

  • Date de recrutement

    A partir du 1er mars 2017 jusqu'au 31 juillet 2017
    Attention! Il est trop tard pout postuler à cette ofrre.

  • Durée

    4 à 6 mois

  • Contacts
  • Niveau stage

    M1 (master 1ère année) - M2 (master 2ème année)

  • Encadrants

    Anne Savard, Laurent Clavier, Christophe Loyez, François Danneville IEMN (CSAM et ANODE)
    Victor Elvira, François Septier CRIStAL (SIGMA)

  • Mots Clefs

    Traitement statistique du signal / Mathématiques

  • Rémunération

    ~500€ par mois (à discuter selon le niveau du stagiaire)

  • Description de l'offre

    l’association de plusieurs neurones pour la reconnaissance de séquences. Le passage d’un modèle à un neurone vers un modèle à plusieurs neurones n’est pas trivial. En effet, différentes stratégies réalisant la fusion des sorties des neurones peuvent être utilisées. Plus particulièrement, la technique de détection séquentielle Bayésienne qui fournit non seulement une détection mais aussi une mesure de l’incertitude, semble être un bon candidat. Cette mesure d’incertitude pourrait être utilisée afin de pondérer de façon optimale les poids entre les neurones de la couche interne et de la couche de sortie du réseau.

  • Contexte de l'offre

    Avec l’apparition sur le marché de plus en plus d’objets communicants, l’internet des objets et la 5G s’imposent d’ores et déjà comme des réalités de notre époque. Les réseaux de capteurs ad hoc, par exemple pour des applications de ville ou bâtiment intelligents, créent un besoin toujours croissant de transmission de données avec cependant de fortes contraintes de consommation énergétique. Ainsi, la consommation énergétique devient un challenge majeur pour le développement d’objets communicants du futur. Afin de palier à cette problématique, de plus en plus de recherches se tournent vers les neurosciences. En effet, notre cerveau est un très bon exemple de système complexe, où de très nombreuses cellules excitables, les neurones, communiquent les unes avec les autres par transmission de signaux bioélectriques élémentaires, les spikes (potentiel d’action), afin d’assurer des fonctions macroscopiques complexes, telles que l’apprentissage, la classification ou la détection, tout en optimisant les ressources énergétiques. Chaque neurone génère une série temporelle de spikes dans laquelle la position relative et/ou le taux de répétition porteraient l’information. Ce projet portera sur l’étude d’un scénario de communication utilisant d’un neurone réalisé à l’IEMN.


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Thèse , Post-doct , Professeur , MCF , Chercheur