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14 juin 2019

INCA : Implant rétinien d’aide à la Navigation Contextuelle et basée sur l’Apprentissage


Catégorie : Doctorant


Dans le cadre du projet INCA, nous proposons une allocation de doctorat dont le projet sera centré sur la fusion de données multimodales, l’aide à la décision et la recommandation basées sur des informations contextuelles. Cet appel est ouvert aux diplômés en Informatique, Sciences Cognitives ou Ingénierie.

Le doctorant sera basé à l’IRIT à Toulouse mais pourra aussi travailler à Singapour pendant des périodes de plusieurs semaines au laboratoire CNRS-IPAL, en collaboration avec NUS.

 

 

Offre de doctorats

INCA : Implant rétinien d’aide à la Navigation Contextuelle et basée sur l’Apprentissage


Description

L’assistance à la navigation commence seulement à être étudiée chez les personnes aveugles implantées avec une rétine artificielle. Il s’avère qu’avec les implants actuels, de très faible résolution, elle pose de grandes difficultés liées à la mobilité mais également à l’orientation. Le projet INCA (Implant rétinien d’aide à la Navigation Contextuelle et basée sur l’Apprentissage) a pour objectifs le développement d’un système de perception artificielle bio-inspiré pour l’aide à la navigation chez les patients aveugles ayant un implant rétinien. Le paradigme de l’apprentissage par renforcement et ses liens avec les réseaux de neurones profonds seront au cœur du travail de recherche qui comporte plusieurs originalités.

La première originalité du travail de recherche est la prise en compte de flux d’entrées asynchrones à haute fréquence. L’information visuelle sera capturée par plusieurs caméras événementielles / asynchrones dont le fonctionnement est comparable à celui de la rétine. Ces caméras transmettent un signal seulement quand un changement est détecté en entrée, ce qui limite drastiquement la quantité d’informations à analyser et permet une propagation très rapide au travers d’un premier réseau de neurones régulé par une règle d’apprentissage non supervisée (STDP). Le système envisagé sera également doté d’une seconde source d’informations contextuelles, elle aussi asynchrone. Les données urbaines, modèles 3D de villes en particulier, sont désormais accessibles en plus des informations cartographiques ou de localisation. On sait les compresser, les transmettre efficacement en situation de mobilité et interagir avec elles (Forgione et al. 2018). A notre connaissance, l’utilisation de caméras asynchrones couplée à des informations contextuelles n’a jamais été proposée. Elles pourraient pourtant être particulièrement pertinentes pour l’aide à la navigation des patients aveugles disposant d’implant.

La seconde originalité est de contrôler le système, en aval des capteurs sources décrits plus hauts, à partir d’une représentation visuelle de l’état décisionnel, sous la forme d’une image. Cette représentation asynchrone sera très fréquemment mise à jour mais, trop riche, ne pourra être restituée telle quelle dans l’implant. Un algorithme innovant d’apprentissage par renforcement permettra, via un ou plusieurs réseaux de neurones, de décider de recommandations pour la navigation et d’actions de restitution visuelle (formation de la stimulation sur l’implant).

Afin de faire des expérimentations, nous utiliserons un simulateur de vision prothétique (SPV) déjà développé dans l’équipe (Vergnieux et al 2016) qui permettra d’observer l’effet de différentes restitutions sur le comportement de l’utilisateur.

Candidatures

Dans le cadre du projet INCA, nous proposons une allocation de doctorat dont le projet sera centré sur la fusion de données multimodales, l’aide à la décision et la recommandation basées sur des informations contextuelles. Cet appel est ouvert aux diplômés en Informatique, Sciences Cognitives ou Ingénierie.

Le doctorant sera basé à l’IRIT à Toulouse mais pourra aussi travailler à Singapour pendant des périodes de plusieurs semaines au laboratoire CNRS-IPAL, en collaboration avec NUS.

Les candidats doivent envoyer un dossier contenant :

Ces documents devront être envoyés à

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