Réseaux de Neurones Artificiels pour l’Optimisation de la Consommation dans les Réseaux de Capteurs Sans Fil
Résumé
Les réseaux de capteurs sans fil connaissement aujourd’hui un engouement sans précédent, notamment dans le cadre des Smart Cities, et cela conduit à l’explosion de leur consommation, et exige d’optimiser les algorithmes de Machines Learning, et notamment les réseaux de neurones qui se sont imposés de par leur capacité d’apprentissage et leur efficacité, afin de traiter les gros volumes d’information renvoyées et réduire en conséquence la consommation des capteurs en ne renvoyant que l’information pertinente. D’un autre côté, le cout matériel important de ces réseaux de neurones freine leur implémentation dans les systèmes embarqués. Il est donc nécessaire d’implémenter des accélérateurs matériels à travers des architectures neuromorphiques bio-inspirées parallèles et distribuée.
Nous présentons dans ce papier les objectifs de ce nouveau projet. En l’absence de résultats encore démontrables, nous présentons ici le principe général du projet et décrivons l’état de l’art associé.