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16 octobre 2018 | Place au véhicule du futur

List place au vhicule du futurPropre, intelligent et mutualisé, le transport terrestre du futur fait l’objet de nombreux travaux de recherche auxquels CEA Tech participe activement depuis plusieurs années.

En plus d'être propres et respectueux de l'environnement, les moyens de transport se doivent aujourd'hui d'être intelligents et mutualisés. Tels sont les grands défis que doit relever la recherche en matière de mobilité terrestre. Couvrant l'ensemble de la filière, l'offre des instituts de CEA Tech est structurée autour de ces trois piliers, à la fois sur les aspects véhicules (voiture, train…), sur les infrastructures et les services liés aux nouveaux usages (autopartage, co-voiturage et multimodalité) ; mais également sur la fiabilisation et l'optimisation de la production (usine du futur).

Ainsi, des travaux sur l'électrification des véhicules (optimisation des aimants du moteur électrique …), les batteries, l'hybridation thermique électrique, et aussi les piles à combustible et les réservoirs à hydrogène, sont menés au sein de ses laboratoires. Du côté des infrastructures, les recherches concernent, entre autres, les bornes de recharge rapide, l'optimisation de la charge en fonction du besoin des multiples utilisateurs (smart-grid) et la bi-directionalité (Vehicule to Grid). La liste est longue.

Depuis 2014, CEA Tech a coordonné et participé à une vingtaine de projets européens sur la thématique du transport routier, dans le cadre du programme Horizon 2020. CEA Tech a en outre noué des partenariats avec des acteurs majeurs de la filière, comme Renault et des équipementiers de rang 1 tels que Valeo, qui a intégré la technologie Deep Manta dans son « Demo Car » exposé au salon CES 2018 de Las Vegas (algorithme pour le véhicule autonome permettant notamment la reconnaissance de voitures circulant à proximité), et Faurecia, avec qui l'établissement développe une technologie de pile à combustible.

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11 octobre 2018 | Biomargin fait parler les biomarqueurs

biomargin marqueursPour anticiper le risque de rejet consécutif à une transplantation rénale, le projet Biomargin a identifié des signatures biologiques fiables et robustes. Elles aideront les médecins à prendre les meilleures décisions pour leurs patients.

Le risque de rejet après une greffe de rein, traitement de choix pour l’insuffisance rénale au stade terminal, peut être prédit par l’analyse préalable de certains marqueurs biologiques. Le projet européen Biomargin, qui s’est terminé en 2018, avait pour objectif d’identifier et de valider des biomarqueurs pertinents afin d’évaluer le risque de survenue des trois types de rejets les plus fréquents : humoral, cellulaire, ou fibrose interstitielle et atrophie tubulaire.

Le List*, institut de CEA Tech, est l’un des 13 partenaires impliqués dans ce projet. Ses chercheurs ont, dans un premier temps, analysé des données biologiques de divers types (ARN messagers, protéines, métabolites, lipides), provenant de prélèvements de biopsie, d’urine et de sang obtenus sur un panel de patients, données obtenues par différentes techniques de mesure. Leur étude a permis de sélectionner une dizaine de marqueurs d’intérêt parmi plusieurs milliers, et d’identifier des signatures biologiques originales permettant de prédire le risque de rejet en utilisant des modèles statistiques spécialement mis au point.

L’évaluation du pouvoir prédictif de ces marqueurs multi-omiques[1] a révélé de meilleures performances que celles obtenues avec des marqueurs isolés. Cette approche sera testée sur une cohorte de patients plus importante, pour peut-être à terme permettre aux médecins de prendre des décisions éclairées.

[1]pris par différents types de mesure (transcriptomique, protéomique, metabolomique, lipidomique …)

*Depuis 2006, le List est labellisé Institut Carnot (Institut Carnot TN@UPSaclay).

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1 octobre 2018 | Des réseaux de neurones plus rapides et moins gourmands en énergie grâce à NeuroSpike

neurospike list 250Une exécution optimisée d’un modèle impulsionnel complet de réseaux de neurones convolutionnels a pu être réalisée pour la première fois grâce à NeuroSpike, calculateur développé et breveté par le List, institut de CEA Tech.

Au cœur des nouvelles méthodes de traitement de données 2D, les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont largement utilisés, notamment pour la reconnaissance et la classification d’images. Le List vient de mettre au point un calculateur rendant possible l’exécution optimisée de ces réseaux de neurones sur la base de modèles impulsionnels[1], lesquels permettent théoriquement de diminuer les ressources matérielles et énergétiques nécessaires à l’analyse des données (étape appelée « inférence »).

De fait, l’utilisation des modèles impulsionnels pour les CNN impose un codage des données sous forme d’impulsions qui parcourent une diversité de neurones artificiels agencés en différents types de couches. Ce codage particulier nécessite une architecture matérielle spécifique, afin de bénéficier pleinement des bonnes propriétés de celui-ci, et ainsi réaliser les calculs de manière la plus efficace possible. NeuroSpike, le calculateur développé à cet effet par le List*, est la première architecture matérielle permettant le calcul efficace de l’inférence impulsionnelle d’un CNN complet.

Au final, le NeuroSpike consomme 11 fois moins et est 4 fois plus rapide pour le traitement des données que les architectures impulsionnelles spécialisées dans le calcul de l’inférence de convolutions 2D. Il a déjà fait l’objet de trois brevets.

[1] Les modèles impulsionnels sont des méthodes de traitement de données codées sous forme d’impulsions entrant dans un réseau de neurones. Les neurones impulsionnels utilisent des opérateurs moins complexes et moins coûteux en énergie que les modèles classiques, mais nécessitent plus de mémoire que ces derniers.

*Depuis 2006, le List est labellisé Institut Carnot (Institut Carnot TN@UPSaclay).

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24 septembre 2018 | La plate-forme DOSEO renforce son offre de formation

doseo formation ListLa plate-forme DOSEO vient de mettre en place trois nouvelles formations de deux jours, alternant théorie et pratique. Destinées aux physiciens médicaux, celles-ci répondent à une forte demande des professionnels.

Créée dans le but d’optimiser les nouvelles technologies de radiothérapie garantissant une sécurité maximale aux patients, la plate-forme DOSEO a également vocation à former les étudiants et les professionnels du secteur. A l’occasion de la Journée des Manipulateurs Radio 2018, la plate-forme DOSEO a présenté sa nouvelle offre de formation aux 70 participants.

DOSEO, qui propose déjà une formation en métrologie pour la radiothérapie s’appuyant sur ses compétences et son expertise en métrologie, a mis en place un nouveau module, en réponse à une demande de l’Autorité de Sûreté Nucléaire. Destiné aux physiciens médicaux, celui-ci se focalise sur la « mesure de la dose en conditions stéréotaxiques », c’est-à-dire dans les traitements de radiothérapie utilisant des mini-faisceaux. Face au succès rencontré, plusieurs sessions supplémentaires ont d’ores et déjà été programmées.

Enfin, une troisième formation vise quant à elle à initier les physiciens à la mesure de la « dose en imagerie », laquelle nécessite des protocoles particuliers. Cette thématique a par ailleurs fait l’objet du projet ANR AID-IGRT, dont l’objectif était de contrôler les doses reçues par les patients en radiothérapie guidée par l’image. Un logiciel de calcul 3D de doses délivrées par les dispositifs d'imagerie embarqués a été développé, pour calculer de façon personnalisée la dose reçue par chaque organe du patient en fonction de sa morphologie réelle et des spécificités du traitement suivi.

 


Philippe Giraud, président de l’Association de Formation Continue en Oncologie et Radiothérapie (AFCOR), membre du comité de pilotage de DOSEO :

«  DOSEO est la seule plate-forme technique à offrir sur un même site des moyens humains et des équipements à la pointe et disponibles à tout moment pour permettre aux manipulateurs, dosimétristes et physiciens médicaux de se former à des techniques récentes en radiobiologie, imagerie, physique médicale… Sa proximité avec l’INSTN lui permet en outre de disposer de compétences précieuses en physique médicale. En plus de la formation, DOSEO participe à des projets de recherche dont elle valorise les résultats en lien avec Aviesan, l’alliance nationale pour les sciences de la vie et de la santé. Elle est notre plate-forme de référence en physique médicale et en radioprotection. »


 Site web de DOSEO : http://www.plateformedoseo.com/

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30 août 2018 | Les composés volatils passés au crible

List composes volatilsDans le cadre du projet Essaim, les performances des systèmes d’identification des composés volatils ont été grandement améliorées. Que ce soit au niveau des capteurs eux-mêmes, que des méthodes d’acquisition et de traitement des données.

Les capteurs SAW fonctionnalisés (Surface Acoustic Wave) sont des capteurs à ondes acoustiques de surface capables d’identifier les composés volatils par détection de la variation de la fréquence de résonnance qu’ils génèrent en étant adsorbés à leur surface. Dans le cadre du projet Essaim, le List, institut de CEA Tech, a développé de nouveaux capteurs SAW qui, associés à une approche multi-capteurs, permettent d’obtenir une « signature » des composés plus spécifique.

Tandis que les composés étaient jusqu’à présent identifiés sur la seule base de la variation de la fréquence de résonnance du capteur, les chercheurs ont ici développé une méthode de représentation des données fondée sur les équations régissant les paramètres physiques de ces derniers. Plus complexe, elle permet d’acquérir des variables plus précises : les caractéristiques ainsi extraites permettent d’atteindre des taux de classification dépassant 96% sur les bases de données expérimentales, soit une augmentation de plus de 7% dans certains cas. En plus d’identifier les composés, la nouvelle méthode permet de dénombrer les composants d’un mélange et d’obtenir un profil de concentrations.

Diverses applications sont envisagées dans les domaines de la sécurité avec la détection de toxiques chimiques, ou pour le contrôle qualité en agro-alimentaire par exemple. Il a été testé, notamment, sur différents types de cafés avec un taux de réussite de 75%, contre 62% jusqu’à présent dans le meilleur des cas. Entièrement automatisé, le logiciel est accessible aux novices. Toutes ces améliorations ont été intégrées dans PACT.

*Depuis 2006, le List est labellisé Institut Carnot (Institut Carnot TN@UPSaclay).

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