Méthodes inspirées de la nature et leur implémentation pour des systèmes dynamiques complexes

自然与动力复合体系统实施的启发方法

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2020-06980
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Plusieurs solutions innovatrices de traitement du signal reposent sur des techniques modernes de traitement numérique contraintes par un critère de compromis performance/complexité. Les problèmes dits complexes (modèle non-linéaire, dynamique et non-stationnaire) sont caractérisés par un nombre élevé de paramètres qui limite l'application de méthodes conventionnelles. Ce programme de recherche cible des problèmes complexes caractérisés par une quantité d'informations massive (télécommunications 5G, réseaux d'objets connectés, capteurs biomédicaux). La méthodologie repose sur l'adaptation et l'application d'algorithmes non-linéaires inspirés de la nature qui miment des principes naturels, biologiques ou physiques: algorithmes génétiques, essaims particulaires en optimisation et intelligence artificielle (réseaux de neurones, machine automatique, réseau neuronal convolutif et à apprentissage profond). L'acquisition comprimée (Compressive Sensing) et les données de substitution (Surrogate Analysis) sont également étudiées car mieux adaptées aux problèmes non-linéaires et non stationnaires. Une approche par traitement de signal par graphes (Graph Signal Processing) est également considérée pour des analyses multidimensionnelles aux données arbitraires. La force de notre approche réside dans l'interaction de ces méthodes qui permet de multiples résolutions sous différentes contraintes imposées par les problèmes. L'autre aspect majeur du programme est l'implémentation VLSI (CPU/GPU, FPGA) des algorithmes pour répondre à des besoins réels. Les contraintes de la microélectronique imposées et à respecter sont une réduction de la complexité de calcul, des ressources, des latences et du flot des communications en privilégiant le parallélisme. Ce programme est donc une contribution significative au développement de solutions optimales en termes d'adéquation algorithme-architecture pour le traitement des signaux des systèmes exigeant un volume de calcul important. Les cas des systèmes de communications mobiles, de l'industrie
信号响应技术的创新解决方案,涉及性能/复杂性限制的现代数字技术。大规模信息问题复杂性研究计划(电信 5G、连接对象、生物医学灵感捕获)。 Nature qui miment des Principes naturels,bilogiques ou physicals:algorithm génétiques,essaims pariculaires en optimization et Intelligence artificielle(神经元研究,机器自动化,神经卷积研究和学徒替代研究)。 (替代分析)适用于非线性和非静态交互问题的研究。 VLSI(CPU/GPU、FPGA)算法解决了微电子的限制以及相关问题。移动通信系统的计算、资源、延迟和通信复杂性。工业报

项目成果

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