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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Ce volet du programme porte sur l’élaboration des cadres théoriques, méthodes et outils permettant de concevoir des IA de confiance, frugales embarquées et distribuées.
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Les technologies d’intelligence artificielle se sont glissées dans tous les interstices de nos vies, privées comme professionnelles. Elles transforment nos activités, nos relations avec les autres, nos objets de la vie quotidienne, nos façons de travailler…Elles bouleversent des pans entiers de l’économie et, dans le même temps, font naître de grands espoirs.
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