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Vers une IA organique intégrée

Jeudi 6 Décembre 2018

Patrick Pirim

Choix de méthode conceptuelleConception par la biologie Conception par l humain

Minimisation de l énergie, environ 2% quelque soit

l échelle de réalisation tout en maintenant un % de

temps respectable.

Minimisation du temps, quelques % dépendant de

l échelle de réalisation, la dépense en énergie est

très importante.

Une méthode bio-inspiré donnera de meilleurs résultats.

Biomimetics: its practice and theory (2006)Julian F. V. Vincent*, Olga A. Bogatyreva, Nikolaj R. Bogatyrev, Adrian Bowyer and Anja-Karina Pahl

Anotherbrain 06/12/2018 2

Partage du cortex en 360 zones

A multi-modal parcellationof human cerebral cortex

© 2016 Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature

Prefrontal association cortexPlanning for voluntary activityDecision-makingCreativity, cognition, personality traits

Intelligent perception

Intelligent action

Cognition


G. D. S.

Substitution sensorielle

• "You don't see with youreyes,

• you see with your brain,".

• Bach-y-Rita 1971

David Hubel and Torsten Wiesel (Nobel Price medecine 1981)

G

D

S


Attracteur dynamiqueReprésentation bioinspirée

G

D

S

Une Macro-colonne

en déplacement à

la fréquence NxFMémorisation

des voisins

immédiats

Position

spatiale

Cortex

G

D

S

G

D

S

G

SD

G

SD

GDS temporel

Carte i N macro-colonnes

N Macro-colonnes fonctionnant à

une fréquence F < 200 Hz

Représentation biologique

Position

spatiale

Cortex

G

D

S

G

D

S

G

D

S


Attracteur dynamique: implémentation

Histogramme

In

> Val.

Association

Classification

A B

Registres

NbPix

Rmax

PRmx

Medt

Medt-1

Req.

AnticipationClassification

Automatique

Bus des classifications

Data (flot optique)

Rmax

A B

Medt

Résultat des registres calcul histogramme en fin de trame vidéo

Q PRmx

Data (flot optique)

NbPix

1 2

3

Histogramme

In

> Val.

Association

AND

Classification

A B

Registres

NbPix

Rmax

PRmx

Medt

Medt-1

Anticipation

Classification

Automatique

Data (flot optique)

Histogramme

In

> Val.

Classification

A B

Registers

NbPix

Rmax

PRmx

Medt

Medt-1

Anticipation

Classification

Automatique

X

Histogramme

In

> Val.

Classification

A B

Registers

NbPix

Rmax

PRmx

Medt

Medt-1

Anticipation

Classification

Automatique

Y

Calcul Temporel Calcul Spatial

Bus des classifications

Barycentre du nuage de pointsMaximum de vraissemblance

QUOI et OU

4


Attracteur dynamique: application

Changement de fonctionnalité par le choix de l’information en entrée

Couleur orange perçue

Incrustée en bleuSans anticipation

Avec anticipation


Attracteur dynamique: vidéo


Extraction saillances

Bleu Vert Rouge

Retard donnéesIntégration

récursive

Retard

Trame

Cooccurrence

spatiale

Couleurs Lum.

Bord orientés,

Courbures

Structures

Transformation en

Luminance,

Teinte,

Saturation

T S L

1 2

3 4

Parasol Midget Bistratified

T S

Mouvement

Position

X Y

Position

L

90% 5%5%


Deux modes de perception visuelle


Application: détection d’obstacle

Coef KNb Pix

base

Cadre

Gx GySurface

1500 175 299 257 76843

8,57

dd

dGy dSd=K/NbPix

(dGy/Gy)/(dd/d)=-1 si volume

-2 si plan H.

Temps

avant

impact

t=2*S/dS

-1,39 0,25

Volume/Plan H.Elément centré Temps avant impact

Distance

Vitesse

Extraction

saillancesAttracteurs dynamiquesCaméra

Img. 1

31

0407

dd dt

V=dd/dt

Résultats

Perception

Visuelle


Application: vidéo


Progression


Perception multimodalesInvariance

d échelle

Indépendance

perceptive

Pixel

Représentation

sémantique

Cortex

visuel

Rétinotopie

Pixel

Représentation

sémantique

Cortex

Auditif

Sonotopie

Pixel

Représentation

sémantique

Cortex

offactif

Chimiotopie

Mémoires

Associatives

Retour

Mémoires

Associatives

Retour

Mémoires

Associatives

Retour

Capteurs

Mémoire

associative

Interface capteurs cortex


La mémoire associative

Mot

Apprentissage

Mot

Requête

Mot

Reconnaissance

a b c

Apprentissage mot

Représentation

sémantique

invariante

Lien

RAM

RAM

Ecriture

Apprentissage mot

Représentation

sémantique

invariante

Lien

CAM

RAM

Lecture

Apprentissage mot

Représentation

sémantique

invariante

Lien

RAM

CAM

Lecture

Représentations

sémantiques perçues

Représentations

sémantiques requises

Représentations

sémantiques perçues


Boucle sensori-motrice

Cortex Auditif

Cortex Visuel

Cortex Moteur

Boucle sensori-motrice

Cortex Visuel


Premier design: 1986

Conv. Flash

Anal/Num 8b.

TS8308Extracteur

synchro.

Video

LM1881

SH

SV

µP 8bits

6805

Horloge

PLL

8MHz

12MHz

Calcul

Histogramme

Bus µP

Clavier

Affichage

Semi-

graphique

EF9345

Conversion

Num 8b/Anal.

Video

BT453

Din[7:0]

OVL1

OVL2

OVL3

R

V

B

Video In

Video out


Progression développement

GVPP7

GVPP6

Histo

MOORE S

LAW

Real time

computation

with 200 time

less

transistors

BIPS

Blue

Phosphor

2020

Xeon E5 AMD Epyc


The History of the bio-inspired perceptive process 1986 1989 1996 2000 2009 2020

See of gates

4,4K g*. 5Kbits

Feedback

control 1,5 µm 0,7µm, 100 Kg*.

2ML

0,5µm, 500 Kg*.

3ML

0,22 µm, 900 Kg*.

5ML

1994: new chip for motion

testing

Dynamic modality:

(temporal variation,

direction and velocity of

motion)

1996: Patent FR2751772:

Method and device for real-

time detection, localisation

and determination of the

speed and direction of

movement of an area of

relative movement in a

scene.

1997: GVPP presentation

2000: New chip including

global and dynamic modalities

and a µP2003: Patent WO2005010820

Automated method and device

for perception associated with

determination and

characterisation of borders and

boundaries of an object of a

space, contouring and

applications.

Structural modality: (oriented-

edges, curvatures and texture

perception)

2009:New chip: BIPS

Generic perception including

global, dynamic and structural

modalities.

2011: SDK to use it.

2014:Neuromorphic chip

orientation

2015: Publication in

Technique de l Ingénieur « Le

processeur neuromorphique »

2016: Living Machine 2016:

« Perceptive invariance and

associative memory ».

1986: Spatio-temporal histogram computation

definition. « Dynamic attractor »

1987: Patent FR2611063:

« Method and device for real-time processing of a

sequenced data flow, and application to the

processing and digital video signal representing a

video image »

1989: Second chip to impouve integration

1989: Generic board for imaging processing

and video-sensor.

Outdoor applications.

Global modality: (Luminance, hue, and

saturation perception)

2017:Another Brain

organisation starts.

3 patents: Associative

Memory

2018: More than 20 p.

Sensor 1 Sensor n

ABxxx

External link

Blue

Phosphor

4x4 mm

28 nm, 45 Mg. 9ML

2017

Anotherbrain 06/12/201819

Ecole Polytechnique- Mas Sci Columbia

NYC - BCG

ENSCEA-INSERM

Neuro-imaging

ENSEA President BVSCSO Another Brain

Asia Pacific University

& EFREI - BVS

Masaryk Univ. -SorbonneAldebaran

TheodoCFO Another

Brain

Assist DirAstut medical

PhD Neuro PMCINSERM

Neuro Institute LONDON

Ecole Polytechnique–Telecom ParisTech

CEO Aldebaran RoboticsCEO Another Brain

ESIEE Chief Project

Defense Ministry

ESIEE - ParrotDrones Video

Ecole Polytechnique -Mast Eng EPFL

bandeau Dreem

EPITA Aldebaran

Ecole Polytechnique –ENS Saclay - Tesla Calif. -

Owkin MedTech

Univ. MoscouAlcatel StMMstar ASICs

INSA Rennes PhD Vision VALEO

TOTAL Immers

Telecom BretagneZODIAC FPGA

Ecole Polytechnique -Harvard

Salesforces California

Ecole Polytechnique- Stanford - CTO Parrot

COO Another Brain

Ecole Polytechnique –Mas RO Saclay –Decision Brain


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