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方法的启发

• 批准号: RGPIN-2020-06980
• 负责人: Massicotte, Daniel
• 金额: $ 2.4万
• 依托单位: Université du Québec à Trois-Rivières
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=741526
• 关键词: thodes; inspir; es; de; la

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

Plusieurs 解决方案是信号响应的创新解决方案，涉及性能/复杂性妥协的数字约束现代技术。问题是复杂的（非线性、动态和非静态模式），其特征是限制常规方法应用的参数的名称。大规模信息量复杂问题研究计划（电信 5G、连接对象、生物医学捕获）。 La méthodologie repose sur l'adaptation et l'application d'algorithmes non-lineaires de la nature qui miment des principes naturels, biologiques ou Physiques: Algorithes génétiques, essaims pariculaires en optimization et Intelligence artificielle (réseaux de Neurones, machine automatique, réseauneuronal convolutif et) à 学徒深）。 L'acquisition comprimée（压缩传感）和 les données de replacement（替代分析）sont également étudiées car mieux adjustmentes aux Problems non-lineaires and nonstationnaires。信号处理方法（图形信号处理）是多维度分析和任意分析的考虑因素。这种方法的力量在于通过多种方法的相互作用来解决不同的问题。程序的另一个主要方面是实现 VLSI（CPU/GPU、FPGA）和相关算法。微电子施加的限制和对计算、资源、延迟和通信的复杂性的简化以及特权并行主义的限制。该程序对开发优化解决方案和优化算法架构做出了重大贡献，对系统特征和计算量具有重要意义。工业通信移动通信系统