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2 juillet 2020 | BA-Healthcare lance la production de CLEAR-M, le dispositif de monitoring de respirateur du CEA LIST

ClearMAfin de faire face à la crise sanitaire actuelle et notamment à la pénurie de respirateurs dans le monde, le CEA List, dans sa lutte contre le COVID-19, a lancé dès le 13 mars le projet CLEAR (CEA List Emergency Assistance for Respiration).

Ce projet a abouti à la mise à disposition, début avril, de CLEAR-M, dispositif de monitoring permettant d’améliorer les respirateurs d’urgence et de transport. Alliant hautes performances et coûts maîtrisés, le prototype CLEAR-M a été déployé à l’hôpital Raymond Poincaré de Garches (AP-HP) pour être évalué sur des patients COVID-19 en phase de récupération, mais encore placés sous respiration artificielle au sein de l’unité de sevrage ventilatoire. CLEAR-M a également été déployé dans le service d’urgences de l’hôpital d’Orsay (Groupe Hospitalier Nord-Essonne).

Les performances de CLEAR-M ont été validées avec succès et le dispositif suscite un intérêt croissant auprès des industriels et établissements hospitaliers. La société BA-Healthcare, jeune entreprise rennaise et filiale de BA-Systèmes, est actuellement en train de finaliser la première pré-série de production du dispositif pour équiper les ventilateurs d'urgence et de transport, afin qu'ils puissent être utilisés pour la réanimation des patients Covid-19.  « Nous sommes fiers de contribuer, à notre niveau, à l'effort collectif et à la lutte contre le Covid-19. Nos équipes sont déjà pleinement mobilisées et nous avons hâte de commencer la production en série. », a déclaré Samuel Pinault, directeur de BA Healthcare.

Le CEA List a reçu d’autres demandes et expression d’intérêt de la part de l’AP-HP, plusieurs hôpitaux en France, et de nombreux acteurs industriels. Des prototypes CLEAR-M ont fait l’objet d’essais, à l’hôpital Raymond Poincaré de Garches, au SAMU de Toulouse et au CHU de Brest avec des premiers retours très encourageants. Le dispositif, après homologation par l’ANSM, permettra d’améliorer la prise en charge de patients dans le cadre de nouvelles épidémies, tout comme la ventilation de patients en transport en temps normal.

 

 

19 juin 2020 | VLSI 2020 : présentation d’un circuit preuve de concept d’intelligence artificielle des objets (AIoT)

SamurAI 250
Photographie du circuit SamurAI avec l’identification de ces composants internes, 4,5mm²

Des chercheurs du List et du Leti, instituts de CEA Tech, ont développé pour la première fois au monde un circuit combinant un nœud basse consommation pour l’internet des objets (IoT), un accélérateur d’intelligence artificielle (IA) intégré et un réveil ultra-rapide. Ils ont présenté les travaux qui ont mené à cette innovation de rupture le 14 juin, à l’occasion de l’édition 2020 du Symposium international VLSI (Very Large Scale Integration technology and circuits).

En intelligence artificielle, la plupart des calculs sont effectués dans le Cloud, loin du lieu de collecte des données. Or le rapprochement entre capacités de calcul et données permet de réduire la consommation d’énergie et le temps de réponse en gardant la confidentialité des données collectées. La réalisation d’une telle intégration nécessite d’associer des accélérateurs d’IA à haute efficacité énergétique et des nœuds IoT flexibles et basse consommation.

C’est ce que propose le CEA avec son circuit SamurAI, constitué d’un nœud IoT basse consommation et d’un accélérateur d’apprentissage machine à haute efficacité énergétique. Doté de deux modes de fonctionnement, ce circuit vise une large gamme d’applications et fonctionne avec une efficacité énergétique optimale.

En mode basse consommation, un contrôleur asynchrone piloté par événements s’active en 207 ns et réalise des tâches de calcul courtes et ponctuelles à 1,7 MOPS. En mode haute performance, un cœur de calcul basse consommation RISC-V couplé à un accélérateur ML à 64 processeurs réalise les tâches de classification les plus exigeantes. Elles peuvent s’exécuter à des puissances allant jusqu’à 36 GOPS et 1,3 TOPS/W lors de l’exécution des tâches de classification. Preuve de la polyvalence de cette architecture combinant logique asynchrone et accélérateur dédié : la consommation en mode veille est 15 000 fois plus faible qu’en utilisation à pleine puissance.

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Architecture du circuit SamurAI avec ses deux sub-systèmes, toujours réactif (AR) et à la demande (OD)

Le circuit SamurAI, réalisé en technologie STMicroelectronics 28 nm est doté d’une radio de réveil, destinée à réveiller le nœud en recevant de courts messages, d’un accélérateur cryptographique pour sécuriser les communications, d’une mémoire externe non volatile pour les états de veille prolongée, et d’une gestion de puissance à modulation de tension adaptative pour réduire la consommation globale. Par rapport à des nœuds IoT similaires, il affiche des performances de calcul 4 fois supérieures, une efficacité énergétique 3,5 supérieure et une consommation divisée par 2.

Le circuit a été testé sur un scénario de comptage de personnes et de classification de scènes. La consommation de l’ensemble du système (caméra vidéo, capteur et module radio) a été divisée par 3 en architecture bi-mode, et par 2,3 quand l’accélérateur ML remplace le cœur RISC-V. La confidentialité des données collectées est préservée.

En savoir plus :

SamurAI: A 1.7MOPS-36GOPS Adaptive Versatile IoT Node with 15,000x Peak-to-Idle Power Reduction, 207ns Wake-up Time and 1.3TOPS/W ML Efficiency

 

 

9 juin 2020 | Les algorithmes quantiques passés au crible

algorithmes quantiques 250Un pas de plus vient d'être franchi dans la programmation des ordinateurs quantiques : le CEA List, institut de CEA Tech, a mis au point un environnement de spécification, programmation et vérification formelle de programmes quantiques.

Même si ce n'est pas encore tout à fait pour demain, les ordinateurs quantiques démultiplieront un jour de façon exponentielle les capacités de calcul dans certains domaines clés. Et les chercheurs se préparent dès maintenant à vérifier que les programmes que l'on y implémentera feront bien ce que l'on attend d'eux, ce qui n'est pas une mince affaire ! Si des méthodes existent pour tester les programmes classiques, elles ne sont pas applicables sur de tels ordinateurs, à la fois trop coûteuses ou impossibles à mettre en œuvre.

Afin de pallier le manque d'outils d'analyse fiables, les chercheurs de l'institut Carnot CEA List ont mis à profit leur forte expertise en sécurité informatique : ils ont utilisé les méthodes formelles, des techniques à l'état de l'art pour vérifier que des programmes classiques ne comportent pas de bugs, afin de les rendre compatibles avec la vérification de code quantique. Après avoir fait évoluer chaque brique logique (spécification des comportements attendus du système, caractérisation mathématique des comportements effectifs du système, et algorithme vérifiant que ces derniers sont conformes aux attentes), ils ont donné naissance à QBrick, un environnement de spécification, programmation et vérification formelle de programmes quantiques, qui repose sur les meilleures pratiques des méthodes formelles pour le cas classique, en les spécifiant au cas quantique. Pour valider cette avancée significative, ils l'ont appliquée à un cas complexe : l'algorithme de phase quantique (QPE), l'élément essentiel de l'algorithme de Shor, lequel permettrait de casser les clés utilisées pour les transactions bancaires. Une première !

Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/

 

 

4 juin 2020 | Un premier outil dédié au SHM accessible prochainement dans CIVA

SHM civa 250La prochaine version de CIVA, la plate-forme logicielle de contrôle non destructif du CEA List, institut de CEA Tech intègrera un tout nouveau module pour le contrôle de santé intégré (SHM) dédié à la surveillance des structures métalliques et composites. Il s’agit là du premier outil permettant d’accéder au SHM.

Le contrôle de santé intégré des structures (SHM pour Structural Health Monitoring) consiste à les instrumenter de capteurs, de façon permanente, afin de suivre leur état de santé tout au long de leur cycle de vie. Un tout nouveau module de surveillance par ondes élastiques guidées dans les composites et les métaux a été intégré à la dernière version de CIVA, la plate-forme logicielle de contrôle non destructif du Carnot CEA List.

Révéler la trajectoire d'ondes élastiques dans des structures en l'absence de dommages et calculer la perturbation de ces ondes en présence de défauts (corrosion, trous, fissures pour les métaux, délaminage pour les composites) : c'est ce que permettent de nouveaux outils de simulation intégrés à CIVA. Ils fournissent une aide précieuse pour optimiser des systèmes SHM, par exemple pour définir le nombre et l'emplacement des capteurs piézoélectriques nécessaires pour contrôler efficacement une structure.

Autre atout : cet outil numérique, accessible aux ingénieurs et experts du domaine, automatise la mise en place d'un grand nombre de simulations en quelques minutes seulement. CIVA présente également un gain très important en termes de coût de calcul par rapport aux méthodes existantes, ce qui est essentiel pour mener de larges campagnes de simulation, permettant d'alimenter des méthodes d'apprentissage ou des études statistiques.

Avec ce nouveau module, CIVA propose une solution innovante et performante pour le SHM et ouvre des perspectives importantes, notamment pour la certification des systèmes SHM dans les domaines de l'aéronautique, l'aérospatial, l'énergie (nucléaire, oil and gas) et le transport terrestre. Le module sera prochainement commercialisé par la société Extende. Les versions ultérieures du logiciel viendront enrichir les bibliothèques de géométries, de défauts et de capteurs et offriront des outils avancés de traitement de données.

Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/

 

 

28 mai 2020 | Rendre les réseaux de neurones résistants aux attaques

Alors que l'intelligence artificielle gagne du terrain dans notre quotidien, de nouvelles méthodes développées au CEA List, institut de CEA Tech, permettent de rendre les réseaux de neurones plus robustes aux attaques. Des démonstrateurs ont été présentés au CES 2020.

Véhicule autonome, surveillance vidéo…, l'essor de l'intelligence artificielle dans notre quotidien s'accompagne de nouvelles techniques de piratage. La plupart de ces attaques exploitent la vulnérabilité des systèmes de deep learning pour perturber le signal à analyser (images, sons), et tromper les intelligences artificielles, voire orienter leurs décisions. L'institut Carnot CEA List, qui mène des recherches sur l'IA de confiance, a mis au point des parades efficaces.

Les chercheurs ont imaginé d'introduire intentionnellement des modifications aléatoires des activations neuronales dès la conception du réseau de neurones, afin de brouiller celui-ci aussi bien en phase d'apprentissage qu'en fonctionnement. Cette approche permet à la machine de ne retenir que ce qui est pertinent dans l'information entrante, et de ne pas se laisser leurrer en cas d'attaque. Dans le cas de machines existantes que l'on souhaite protéger, une alternative consiste à introduire le bruit directement dans le signal entrant. Ces modifications sont insérées à l'aide d'une surcouche permettant de fondre/amortir les effets d'une attaque.

La perte de performance engendrée par l'introduction de l'imperfection est compensée par une meilleure robustesse du système au piratage. Un démonstrateur a été présenté au CES en janvier 2020 avec succès et un article scientifique* a également été présenté très récemment à Neural Information Processing Systems, l'une des plus grandes conférences scientifiques en intelligence artificielle.

*Pinot, R., Meunier, L., Araujo, A., Kashima, H., Yger, F., Gouy-Pailler, C., and Atif, J. (2019). Theoretical evidence for adversarial robustness through randomization. In Advances in Neural Information Processing Systems 32, pp. 11838–11848.

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