Découvrir et localiser des objets en 3D sans aucune annotation humaine est un défi majeur en vision par ordinateur. xMOD, développé par le CEA-List, est une méthode innovante de distillation croisée qui fait collaborer caméras (2D) et capteurs LiDAR (3D).
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Développée par le CEA-List, la méthode de segmentation sémantique DISCO-3D permet de découvrir, dans une scène 3D, les éléments correspondant à des sous-concepts sémantiques d’une requête utilisateur exprimée en langage naturel.
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Les caméras événementielles permettent une détection de mouvement à très faible latence, une méthode proposée par le CEA-List tire parti de la haute résolution temporelle de ces caméras afin de détecter des mouvements avec une latence de seulement 50 μs tout en réduisant le nombre d’opérations par 48 par rapport à l’état de l’art.
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Des outils comme le framework AIDGE, dédié à la manipulation, la conversion et l’optimisation des réseaux de neurones pour cibles embarquées, ou encore le système d’acquisition GERONIMO pour la mesure d’ondes guidées, permettent de déployer des solutions complètes, du capteur jusqu’au diagnostic. Deux preuves de concept issues des travaux du CEA-List illustrent ces possibilités.
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Le travail présenté introduit De-FedDaDiL, une méthode totalement décentralisée pour l’adaptation de domaine multisource (MSDA).
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Le CEA-List a développé des algorithmes d’apprentissage fédéré capables de prédire l’occupation des bornes de recharge en temps réel sans partager les données sensibles des usagers.
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Cet article introduit une nouvelle manière de mesurer les biais politiques dans les grands modèles de langue.
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La vérification formelle de réseaux de neurones présente de nombreux défis. Si des langages existent pour décrire finement les comportements attendus de ces logiciels, les outils de validation actuels ne prennent pas en compte toute la richesse de ces langages.
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Les IA accélèrent la simulation des matériaux à l’échelle atomique mais leur approximation introduit une incertitude qui biaise les résultats. Notre méthode PEM adapte l’algorithme Monte-Carlo et pénalise les régions incertaines pour l’IA.
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Dans une démarche d’ACV paramétrique et modulaire, en combinant des approches d’ingénierie système, de modélisation formelle à base d’ontologies, et de registres distribués pour la traçabilité, le CEA a créé Econovae, une plateforme logicielle numérique permettant de faciliter l’analyse de cycle de vie (ACV) et l’éco-conception de produits.
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