Thèse en cours

etude croisée des cartes auto-organisatrices et des réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage multimodal inspiré du cerveau
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Auteur / Autrice : Artem Muliukov
Direction : Benoit Miramond
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Electronique
Date : Inscription en doctorat le 04/01/2021
Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'électronique, antennes et télécommunications (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)

Résumé

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La plasticité corticale est l'une des principales caractéristiques qui permettent à notre capacité d'apprendre et de s'adapter à notre environnement. En effet, le cortex cérébral a la capacité de s'auto-organiser à travers deux formes distinctes de plasticité: la plasticité structurelle et la plasticité synaptique. Ces mécanismes sont très probablement à la base d'une caractéristique extrêmement intéressante du développement du cerveau humain: l'association multimodale. Le cerveau utilise des corrélations spatio-temporelles entre plusieurs modalités pour structurer les données et créer du sens à partir des observations. De plus, les observations biologiques montrent qu'une modalité peut activer la représentation interne d'une autre modalité lorsque les deux sont corrélées. Pour modéliser un tel comportement, Edelman et Damasio ont proposé respectivement les cadres Reentry et Convergence Divergence Zone où les communications neuronales bidirectionnelles peuvent conduire à la fois à la fusion multimodale (convergence) et à l'activation intermodale (divergence). Néanmoins, ces frameworks ne fournissent pas de modèle de calcul au niveau neuronal, et seuls quelques travaux abordent cette question d'association multimodale bio-inspirée qui est pourtant nécessaire pour une représentation complète de l'environnement notamment en ciblant des systèmes intelligents autonomes et embarqués. Dans ce projet de doctorat, nous proposons de poursuivre l'exploration de modèles informatiques d'auto-organisation inspirés du cerveau pour l'apprentissage multimodal non supervisé dans les systèmes neuromorphiques. Ces architectures neuromorphes tirent leur efficacité énergétique des modèles bio-inspirés qu'elles supportent, et pour cette raison nous ne considérons dans notre travail que des règles d'apprentissage basées sur des traitements locaux et distribués.