Sebastian Marzetti, qui vient de rejoindre l'équipe de Recherche et Développement de l'ISEN Yncréa Méditerranée, soutient sa thèse ce lundi 22 novembre.
Doctorant : Sebastian MARZETTI Laboratoire : IM2NP Ecole doctorale 548 Mer et Sciences
Directeur : Hervé BARTHELEMY, Professeur à l’université de Toulon Co-encadrant : Valentin GIES, Maitre de conférences à l’université de Toulon
Sujet de thèse : Apprentissage et supervision dans les systèmes embarqués ultra-low power
Date : 22 novembre 2021 à 10h Lieu : Université de Toulon, Campus de La Garde. Bâtiment M Amphi 001
Jury : Olivier BERDER, Professeur des universités – Président Franck BADETS, Ingénieur-Chercheur Senior HDR – Rapporteur Alain PEGATOQUET : Maitre des conférences HDR – Rapporteur Hélène TAP : Professeure des universités – Examinatrice Hervé BARTHELEMY : Professeur des universités – Directeur de thèse Valentin GIES : Maitre de conférences – Co-Encadrant de thèse
Résumé de la thèse Dans le cadre de travaux menés, nous nous sommes intéressés au domaine de l’électronique embarquée très faible puissance (ULP, ultra low power). L’objectif a été de trouver et de proposer des solutions théoriques et techniques permettant l’implémentation d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) avec pour cible une consommation moyenne maximale de 100 µW. Les algorithmes d’IA ont d’abord été adaptés à ces plateformes et validés sur de nombreux bancs d’essais : sport, santé, industrie... Les limitations intrinsèques liées aux circuits numériques nous ont conduits à envisager des traitements analogiques, et d’aller vers une architecture de traitement mixte pour l’IA embarquée, appliquée à la détection de cétacés dans les fonds marins.
Résumé de la thèse
Dans le cadre de travaux menés, nous nous sommes intéressés au domaine de l’électronique embarquée très faible puissance (ULP, ultra low power). L’objectif a été de trouver et de proposer des solutions théoriques et techniques permettant l’implémentation d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) avec pour cible une consommation moyenne maximale de 100 µW. Les algorithmes d’IA ont d’abord été adaptés à ces plateformes et validés sur de nombreux bancs d’essais : sport, santé, industrie... Les limitations intrinsèques liées aux circuits numériques nous ont conduits à envisager des traitements analogiques, et d’aller vers une architecture de traitement mixte pour l’IA embarquée, appliquée à la détection de cétacés dans les fonds marins.
Sebastian a remporté le "prix des internautes" lors de la finale régionale du concours "Ma thèse en 180 secondes". Vidéo à découvrir ici :
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