Projet de thèse:
La projet de thèse consiste à contrôler un robot volant (drone) avec des sémaphores humaines en utilisant des réseaux de neurones bio-inspirés. L'originalité principale du projet est de réaliser un tel contrôle en tirant avantage de la représentation dynamique et distribuée de l'information dans le cerveaux, cette dernière permettra de reproduire des comportements d'anticipation et de prédiction que l'on retrouve chez la plupart des mammifères. Ainsi le challenge scientifique qui en découle est le développement et l'implémentation d'un réseau de neurones à "spike", qui inclura des règles d'apprentissage présentes dans la vision "bas-niveau" (détection de fonctions de bases permettant de reconstruire les images à moindre coût) que l'on retrouve dans la rétine ainsi que dans les zones corticales V1 et V4, notamment chez les primates. Cela nécessitera d'organiser les réseaux à la façon d'un modèle hiérarchique, et de mettre en place des règles d'apprentissage non supervisées, biologiquement plausibles, basées sur la minimisation de l'énergie. Le but étant d'obtenir des performances (temps de réponse, précision, rapidité d'apprentissage...) proches de leur contreparties biologiques.
Directeurs de thèse:
Axe de recherche interdisciplinaire:
Imagerie et réseaux
Parcours:
Ingénieur centralien, Ecole centrale de Marseille, France