Thèse en cours

Modélisation de données temporelles, rythmiques et de synchronisations sociales par réseaux de neurones impulsionnels

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Théo Velletaz
Direction : Stefan JanaqiPatrice Guyot
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
Etablissement(s) : IMT Mines Alès
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : EuroMov Digital Health in Motion

Résumé

FR  |  
EN

La temporalité des informations est déterminante pour notre compréhension du monde. La synchronisation entre différents évènements guide ainsi notre perception et nos actions dans de nombreuses tâches. La compréhension de la parole est par exemple améliorée par la lecture sur les lèvres dans un contexte de synchronisation entre perception visuelle et sonore. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les réseaux de neurones impulsionnels offrent un paradigme inspiré du fonctionnement du cerveau humain, qui est basé sur la synchronisation entre impulsions neuronales. Ces réseaux de neurones pourraient permettre des traitements moins couteux en termes de matériel et de temps, et remplacer à termes les réseaux de neurones classiques utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ils offrent par ailleurs des possibilités inédites de traitement des données temporelles et d'analyse de synchronisations.