08/01/2016 - Une seule puce pour identifier et contrôler la conduite des véhicules

Menéame

Le Groupe de conception en électronique numérique de la UPV/EHU a réussi à mettre en œuvre un Système de renseignement informatique en une seule puce pour l'intégration dans des environnements intelligents. Le système a été testé dans deux environnements: l'environnement iDorm, chambre développée par le Groupe d'environnements intelligents de l'Université d'Essex, et l'environnement d'une voiture, grâce aux données obtenues par l'Université Sabanci d'Istanbul dans la voiture appelée Uyanik.

Raúl Finker, chercheur au Département de l'électricité et de l'électronique de la faculté de science et de technologie de la UPV/EHU, récemment doctorat, a réussi à mettre en place un réseau neuronal artificiel et ses algorithmes d'apprentissage dans un circuit intégré de petite taille pour l'intégration dans des environnements intelligents. Les réseaux neuronaux sont l'une des techniques les plus utilisées dans l'intelligence informatique: ils s'inspirent des cerveaux des êtres vivants, et ils ont la capacité d'apprendre et d'adapter à des changements dans l'environnement grâce à l'utilisation de différents algorithmes d'apprentissage.

Pour ce faire, il a utilisé des dispositifs logiques programmables qui permettent l'implémentation de tout le système nécessaire sur une seule puce, utilisant une architecture matérielle et logicielle: le réseau neuronal en matériel et les algorithmes d'apprentissage en logiciel ont été mis en place. Ainsi, ils parviennent à un traitement des données beaucoup plus rapide que d'habitude, et leur implantation dans des environnements d'intelligence environnementale - modèle d'interaction dans lequel les gens sont entourés d'un environnement électronique qui met en garde contre leur présence, qui est sensible au contexte et qui répond de manière adaptative et non intrusive aux besoins et aux habitudes des utilisateurs - s'avère être rapide et n'a pas une grande taille.

Un système entièrement autonome, capable de s'adapter à un utilisateur

Afin de démontrer que l'architecture matérielle et logicielle proposée peut être utilisée dans les environnements d'intelligence environnementale pour lesquels elle a été conçue, deux applications ont été développées dans des environnements intelligents.

La première est un environnement habité appelé iDorm. Cet environnement est une chambre développée par le Groupe d'environnements intelligents de l'Université d'Essex, qui leur a fourni les données avec lesquelles ils ont réalisé l'étude. Les chercheurs ont conclu qu'à l'aide du système développé, il est possible de former le réseau neuronal afin qu'il soit adapté aux besoins de l'utilisateur de l'environnement et capable de contrôler les réponses en fonction de ces besoins.

"Nous avons vu que le système était capable de s'adapter parfaitement au comportement d'un utilisateur, de contrôler les différents éléments qui se trouvaient dans cette chambre, et qu'il s'adaptait aux changements que le comportement de cet utilisateur pouvait avoir dans différentes saisons de l'année," explique Finker.

La deuxième application est le développement d'un identifiant de conducteurs en temps réel pour l'intelligence environnementale appliquée à l'environnement d'une voiture. Pour la réalisation de cette application, les données utilisées ont été fournies par le Drive-Safe Consortium, plus particulièrement les données obtenues par l'Université Sabanci d'Istanbul à l'aide d'une voiture de type Sedan appelé Uyanik. En utilisant les données fournies par la voiture elle-même, on a conçu un système capable d'identifier le conducteur en fonction de sa façon de conduire.

La grande différence avec d'autres systèmes d'identification est que celui-ci n'exige pas l'utilisation d'autres éléments étrangers à la voiture, tels que les caméras ou les lecteurs d'empreintes digitales, entre autres. "En utilisant les données des accéléromètres de la voiture ou en utilisant les pressions exercées sur les pédales d'accélérateur ou de frein, il est possible d'identifier les conducteurs avec de très bons résultats," conclut l'enquêteur.

Cette deuxième application ouvre de nouvelles voies pour des projets futurs, "sur lesquels nous travaillons maintenant," ajoute le chercheur. D'une part, il peut servir de système de sécurité pour le conducteur, car "il pourrait détecter que le conducteur ne conduit pas comme il le fait habituellement pour une raison quelconque" et, d'autre part, comme système de sécurité de la voiture, car "il pourrait détecter que la personne qui conduit n'est pas l'une de celles qui utilisent habituellement ce véhicule," explique-t-il. Ce sont deux des utilisations potentielles que peut avoir le système obtenu, mais il " pourrait être mis en œuvre dans de nombreuses applications, en fonction des besoins et de la taille du réseau nécessaire " , vise Finker.

Renseignements complémentaires

Raúl Finker (Barakaldo, 1982) a étudié le génie technique industriel (Electronique Industrielle) et l'ingénierie en télécommunication à l'Université de Deusto, et a fait un master en recherche sur les systèmes électroniques avancés à l'UPV/EHU. En septembre 2015, il a terminé sa thèse de doctorat intitulée Efficient electronic implementations of adaptive systems for ambient intelligence environments, au Département de l'électricité et de l'électronique de la faculté de science et de technologie de l'UPV/EHU, sous la direction de Javier Echanobe et Inés del Campo. La recherche a été menée en collaboration avec les universités d'Essex (Royaume-Uni) et de Sabanci (Istanbul, Turquie).

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