Les capteurs d’images intelligents révolutionnent l’acquisition et l’analyse visuelle en combinant capture et traitement en temps réel. Leur conception repose sur la sélection et l’intégration de traitements directement dans le capteur, en tirant parti des technologies 3D pour un accès rapide aux données, une réduction locale et une réponse adaptée, tout en respectant les exigences des contraintes matérielles.
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L’institut IRFM du CEA cherche à anticiper les exigences liées aux opérations de maintenance de l’installation ITER.
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Pour améliorer la mesure de la radioactivité alpha, cruciale pour séparer les matières réutilisables des déchets, le CEA-List a développé un détecteur en diamant monocristallin résistant aux conditions extrêmes de son utilisation.
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L’informatique quantique est encore trop récente pour avoir défini un benchmark spécifique de référence, mais les recherches du CEA-List permettent d’en poser les premières briques.
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Le CEA-List a conçu un agent de manipulation robotique basé sur la vision artificielle et l’apprentissage profond, capable de réagir avec précision à une instruction de haut niveau en langage naturel correspondant à une tâche de saisie.
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La localisation d’objets d’intérêt dans les vidéos est une tâche fondamentale dans les applications de vision par ordinateur. Pour entraîner des modèles d’IA à effectuer cette tâche avec de bonnes performances, il est nécessaire d’acquérir un grand volume de données annotées, ce qui peut constituer un frein à leur développement.
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Dans un contexte où fiabiliser les systèmes contenant des intelligences artificielles est devenu un enjeu majeur de sécurité, nos équipes ont conçu PyRAT, un outil de vérification formelle de réseaux de neurones.
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Les outils d’apprentissage profond probabiliste développés au CEA-List permettent la mesure quantitative de la fiabilité d’une prédiction. Cette quantification ouvre la voie aux premières solutions innovantes quant au problème que pose l’incertitude prédictive pour le déploiement de l’IA en simulation numérique.
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