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 Thesis : Intelligence artificielle pour le grappillage optimal d’énergie cinétique ambiante dans le contexte de vibrations quasi-aléatoires

SCAI PhD thesis
La récupération d’énergie ambiante est considérée comme le principe idéal pour réussir l’autonomie des objets miniatures capables de recevoir de l’information de l’environnement et de communiquer avec ses paires. L’énergie cinétique est souvent disponible dans l’environnement de ces capteurs. Dans ce projet doctoral on s’intéresse à la récupération d’énergie cinétique (vibratoire). Ce projet doctoral répond à la problématique de la nouvelle génération de récupérateur d’énergie appelé « récupérateur proche des limites physique » étudiée au LIP6. Il est proposé d’étudier l’utilisation des techniques de l’intelligence artificielle pour prédire le futur des vibrations ambiantes, afin de fournir au récupérateur un contrôle optimal résultant en un rendement maximal d’énergie. L’objectif de ce sujet de thèse est une étude de faisabilité pratique d’une unité d’intelligence artificielle prédisant le futur des vibrations en temps réel. Un tel prédicteur doit : (i) En observant le passée des vibrations, prédire les valeurs futures des maxima et des minima locaux, (ii) Être capable de réaliser un apprentissage non-supervisé à partir des vibrations auxquelles il est soumis.

Mots clefs : IA analogique, IA à faible consommation, analyse de séries temporelles, récupération d’énergie ambiante, gestion d’énergie

Ce projet de recherche doctoral fait l’objet d’une demande de financement auprès de « Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) », le candidat retenu par son porteur devra donc participer au concours correspondant (prévoir un dossier et une audition) en vue d’obtenir le financement effectif.

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Contact :Dimitri Galayko

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