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Accélération logicielle et matérielle de Neural Fields en robotique autonome

Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques Electronique et microélectronique - Optoélectronique Sciences pour l’ingénieur

Résumé du sujet

Depuis 2020, les réseaux de neurones Neural Radiance Fields, ou NeRFs, ont été l'objet d'un fort intérêt de la communauté scientifique pour ses capacités de reconstruction 3D implicite et de synthèse de nouveaux points de vues d'une scène à partir d'un nombre restreint d'images de celles-ci. Les dernières avancées scientifiques ont permis d'améliorer drastiquement les performances initiales (réduction du nombre de données nécessaires, de besoins mémoire et augmentation de la vitesse de traitement), ouvrant la voie à de nouvelles utilisations de ces réseaux, en particulier en embarqué, ou pour de nouveaux objectifs.
Cette thèse s'intéresse ainsi à l'utilisation de ces réseaux à des fins de navigation robotique autonome, avec les contraintes embarquées impliquées: consommation, ressources matérielles de calcul et de mémorisation limitées. Le contexte de navigation impliquera d'élargir des travaux entamés autour de versions incrémentales de ces réseaux de neurones.
L'étudiant aura à charge de proposer et concevoir des mécanismes algorithmiques, logiciels et matériels innovants permettant d'envisager l'exécution de NeRFs en temps réels pour la navigation robotique autonome.

Laboratoire

Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)
DSCIN
Laboratoire Intelligence Artificielle Embarquée
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