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Theses

Computational method and neuromorphic processor design applied to event-based sensors

Résumé : L’étude du fonctionnement de notre système nerveux et des mécanismes sensoriels a mené à la création de capteurs événementiels. Ces capteurs ont un fonctionnement qui retranscrit les atouts de nos yeux et oreilles par exemple. Cette thèse se base sur la recherche de méthodes bio-inspirés et peu coûteuses en énergie permettant de traiter les données envoyées par ces nouveaux types de capteurs. Contrairement aux capteurs conventionnels, nos rétines et cochlées ne réagissent qu’à l’activité perçue dans l’environnement sensoriel. Les implémentations de type « rétine » ou « cochlée » artificielle, que nous appellerons capteurs dynamiques, fournissent des trains d’évènements comparables à des impulsions neuronales. La quantité d’information transmise est alors étroitement liée à l’activité présentée, ce qui a aussi pour effet de diminuer la redondance des informations de sortie. De plus, n’étant plus contraint à suivre une cadence d’échantillonnage, les événements créés fournissent une résolution temporelle supérieure. Ce mode bio-inspiré de retrait d’information de l’environnement a entraîné la création d’algorithmes permettant de suivre le déplacement d’entité au niveau visuel ou encore reconnaître la personne parlant ou sa localisation au niveau sonore, ainsi que des implémentations d’environnements de calcul neuromorphiques. Les travaux que nous présentons s’appuient sur ces nouvelles idées pour créer de nouvelles solutions de traitement. Plus précisément, les applications et le matériel développés s’appuient sur un codage temporel de l’information dans la suite d'événements fournis par le capteur.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02171792
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Wednesday, July 3, 2019 - 11:04:15 AM
Last modification on : Thursday, June 11, 2020 - 5:04:08 PM

File

MESQUIDA_2018_diffusion.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02171792, version 1

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Citation

Thomas Mesquida. Computational method and neuromorphic processor design applied to event-based sensors. Micro and nanotechnologies/Microelectronics. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : 2018GREAT117⟩. ⟨tel-02171792⟩

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