Teses / dissertações sobre o tema "Électronique stochastique"

Depuis vingt ans, la capacité d'intégration des technologies MOS double tous les dix-huit mois. Une approche prometteuse pour exploiter cette progression a été introduite récemment par l'invention des “circuits analogiques cellulaires”, qui sont composés de l'assemblage régulier de milliers de cellules analogiques identiques. L'objectif de cette thèse est de contribuer à la conception de ces circuits, en étudiant ceux pour lesquels sont possibles une modélisation statistique à l'aide de Réseaux de Neurones Formels (RNF) et des applications à la reconnaissance des formes. Elle porte plus particulièrement sur la machine de Boltzmann, qui est un modèle de RNF booléen et stochastique, à temps discret. Au chapitre I, je présente les Réseaux de Reurones Formels et les algorithmes de la Machine de Boltzmann Synchrone, qui est un modèle adapté au parallélisme matériel. Au chapitre II, je présente l'état de l'art des réalisations de Machine de Boltzmann et des techniques analogiques utilisées pour les RNF. Au chapitre III, je présente une architecture originale de circuits dédiés aux réseaux multi-couches exécutant la Machine de Boltzmann. Au chapitre IV, je présente la conception et la simulation des cellules et des circuits nécessaires : convertisseurs tension-courant et courant-tension, comparateur, fonction sigmoïde... Ce modèle étant stochastique, je présente aussi deux réalisations originales de générateurs aléatoires : le premier est optoélectronique et tire partie des propriétés du speckle optique, le second est électronique et à base d'automates cellulaires. Le chapitre V est consacré à la description des mesures effectués sur des circuits prototypes de chacune des cellules. En conclusion, je présente les évolutions de ces travaux vers des circuits analogiques à temps continu et à états de neurones continus.

Dans cette thèse, le comportement d'un modèle mathématique permettant de transcrire la dynamique neuronale est étudié : le système de FitzHugh-Nagumo. En particulier, nous nous intéressons au caractère aléatoire d'ouverture et de fermeture des canaux ioniques d'un neurone qui reçoit ou non un stimulus. Ce caractère aléatoire de la dynamique neuronale est considéré, dans notre modèle, comme un bruit. Dans un premier temps, le comportement du modèle de FitzHugh-Nagumo a été caractérisé au voisinage de la bifurcation d'Andronov-Hopf qui traduit la transition entre l'état d'activation et l'état de repos du neurone. Classiquement, un neurone positionné à l'état de repos ne produit aucun potentiel d'action. Cependant, il a été montré un phénomène pour lequel une quantité appropriée de bruit permet la production de potentiels d'action des plus réguliers : la résonance cohérente. Le deuxième effet observé lors de simulations numériques permet au neurone d'améliorer la détection et l'encodage d'un signal subliminal : il s'agit de la résonance stochastique. De plus, cette thèse s'inscrit dans un contexte électronique puisqu'en plus de simuler numériquement le système de FitzHugh-Nagumo, les résultats de simulations ont également été confirmés en réalisant un circuit électronique. En effet, nous avons reproduit la dynamique non linéaire du système de FitzHugh-Nagumo à l'aide de ce circuit électronique. Cela a permis de mettre en évidence expérimentalement les deux phénomènes de résonance cohérente et de résonance stochastique pour lesquelles le bruit peut avoir une influence constructive sur le comportement de notre circuit électronique.

La manipulation de l’état magnétique d’un système ferromagnétique présente un grand intérêt en raison de possibles applications technologiques. Comprendre les mécanismes fondamentaux qui contrôlent l’aimantation est donc particulièrement important. La compréhension de certains mécanismes peut également avoir un impact dans d’autres domaines de la physique. C’est le cas par exemple de la dynamique de déplacement de parois de domaines sous champ magnétique dans le régime de reptation (creep) qui peut être assimilé à celui d’une interface élastique et qui présente un caractère universel. Cette thèse présente tout d’abord, à travers un travail expérimental sur des couches ultra-minces de Pt/Co/Pt, une description complète de la dynamique de déplacement de parois de domaines sous champ magnétique. Une analyse auto-cohérente permet d’extraire tous les paramètres de contrôle, des exposants universels sont confirmés et un nouveau régime dynamique (le TAFF) est identifié. Une deuxième étude porte sur le déplacement de parois sous courant électrique en géométrie étendue dans un film de (Ga,Mn)(As,P). Cette étude met en évidence des instabilités de forme des parois de domaines soumises à un gradient de courant électrique. Les limites de stabilités sont analytiquement prédites et présentent un bon accord avec les expériences. Un troisième travail porte sur le renversement de l’aimantation à l’interface entre un film de (Ga,Mn)(As,P) et une électrode non ferromagnétique. Un renversement stochastique de l’aimantation sous courant continu est mis en évidence. Son origine réside dans l’accumulation de spin à l’interface qui diminue fortement l’aimantation locale. Un modèle simplifié permet de décrire la probabilité de retournement de l’aimantation et d’extraire les temps caractéristiques associés
Effectively manipulating the magnetic state of a ferromagnet has a great interest for possible technological applications. Understanding the underlying fundamental mechanisms is thus particularly important. In some cases, the understanding of some mechanisms may even importantly impact other areas of physics. This is the case for example with field induced magnetic domain walls motion in the creep regime, where the wall can be assimilated to an elastic interface and follows an universal behavior. This thesis presents through an experimental work on Pt/Co/Pt ultra-thin samples, a complete description of the temperature and field dependent domain wall dynamics. A self-consistent analysis allows the extraction of all control parameters, identifying the new Thermally Activated Flux Flow regime, and confirming universal thermal scaling exponents. A second study focuses on current induced domain wall motion in an extended geometry of a (Ga,Mn)(As,P) ferromagnetic film. This study unveils domain wall shape instabilities under a gradient of current. The instability limits are analytically predicted in agreement with the experimental observations. A third work concerns the magnetization reversal mechanism evidenced at the interface between a (Ga,Mn)(As,P) film and a non-ferromagnetic electrode under a current flow. The reversal is shown to be stochastic and mainly governed by the spin accumulation at the interface, which reduces importantly the local magnetization. A simplified model allows the description of the reversal probability and the time scales involved in the mechanism of reversal are accessed and discussed

Actuellement, l'électronique se généralise dans le domaine automobile grâce à l'introduction de réseaux embarqués dans les véhicules. Afin de limiter l'implantation de nouveaux câbles pour des questions de coûts, poids et surtout fiabilité, une solution consiste à transmettre les informations sur le réseau d'énergie des véhicules en utilisant les techniques de courants porteurs en ligne (CPL) Cette thèse porte sur la caractérisation et la modélisation de ce type de canal de propagation pour des transmissions large bande tant d'un point de vue fonction de transfert que bruit électromagnétique. Notons que chaque toron d'un faisceau automobile est constitué d'un nombre de fils variant entre trois et cinquante, représentant une longueur totale de plusieurs kilomètres. Une approche déterministe basée sur la topologie électromagnétique est tout d'abord considérée pour calculer la fonction de transfert du canal entre deux points du faisceau de câbles Ce modèle déterministe a été validé par de nombreuses campagnes de mesures sur différents véhicules et nous a permis de bâtir un modèle stochastique qui, intégré dans les simulateurs de liaison, permet de tester les performances des systèmes Le bruit impulsif a été caractérisé dans les domaines temporel et fréquentiel. Une étude menée sur la récurrence des impulsions a montré que les phases d'accélération et de freinage sont, pour une grande part, à l'origine de ce bruit.

Les possibles effets bénéfiques de perturbations déterministes ou stochastiques sur la réponse de différents systèmes non linéaires sont étudiés. À cet effet, des études numériques et expérimentales sont conjointement proposées sur deux structures distinctes : un oscillateur électronique de type FitzHugh-Nagumo et une ligne électrique constituée de 45 de ces oscillateurs couplés résistivement. La caractérisation de l’oscillateur élémentaire est d’abord réalisée en régime déterministe. En présence d’une excitation bichromatique, il est notamment montré que lorsque la composante de fréquence la plus faible est subliminale, sa détection en sortie du système peut être maximisée pour une amplitude particulière de la seconde composante, qui agit alors comme une perturbation haute fréquence. Par la suite, il est établi que ce phénomène de résonance vibrationnelle peut être amélioré pour quelques fréquences spécifiques de cette perturbation déterministe. Par ailleurs, en introduisant une composante stochastique dans l’excitation, l’attention est ensuite portée sur le phénomène de résonance stochastique fantôme. Celui-ci se distingue par le fait que la fréquence d’intérêt en sortie du système ne fait désormais plus partie du signal excitateur. La dernière partie est consacrée à l’étude de la structure couplée. Il est montré que la propagation d’une information à travers les cellules de la ligne peut être améliorée via les phénomènes de propagation vibrationnelle et de propagation assistée par le bruit. Ceux-ci se produisent sous certaines conditions, lorsque le système est respectivement sous l’influence d’une perturbation déterministe haute fréquence ou d’une source de bruit
This manuscript presents research aiming to show possible positive effects of deterministic and stochastic perturbations on the responses of different nonlinear systems. To that end, both numerical and experimental studies were carried out on two kinds of structures : an elementary electronic FitzHugh-Nagumo oscillator and an electrical line developed by resistively coupling 45 elementary cells. In the first section, the elementary cell characterization was undertaken in a deterministic regime. In the presence of a bichromatic stimulus, it is shown that when the low frequency component is subthreshold, its detection can be maximized for an optimal magnitude of the second component thanks to vibrational resonance. Next, it is established that this resonance may be enhanced for specific frequencies of the second component ; this phenomenon is referred to as frequency resonance. Furthermore, white and colored noise sources effects on vibrational resonance are reported. Then, for any other bichromatic excitation configuration, attention was focused on ghost stochastic resonance. Contrary to the other phenomena introduced in this manuscript, this one differs in the fact that the frequency of interest in the system output is here not applied on the input. Finally, the last part of the manuscript is devoted to the study of the coupled structure. It is shown that information propagation through line cells can be enhanced by vibrational propagation and noise assisted propagation phenomena. These nonlinear effects respectively occur when the system is under a high frequency deterministic perturbation or a random noise source

Les processus physiques non linéaires ont des dynamiques plus riches que celle des processus linéaires ; ils manifestent des comportements qui peuvent présenter un intérêt particulier pour le traitement de l'information. Nous étudions l'un de ces comportements intrinsèquement non linéaire : la résonance stochastique, qui consiste en la possibilité d'améliorer la transmission ou le traitement d'un signal utile par certains systèmes non linéaires, au moyen d'une augmentation du bruit dans le système. Les développements actuels de la résonance stochastique s'organisent autour de trois axes : la poursuite des analyses fondamentales, l'étude de la résonance stochastique dans les neurones biologiques et la recherche d'applications technologiques compétitives de la résonance stochastique. Dans ce mémoire, nous nous efforçons d'apporter notre contribution à ces trois axes de développement de la résonance stochastique. Dans cette perspective, nous examinons différentes problématiques de traitement de l'information (transmission, détection et estimation). Nous analysons l'influence du bruit sur les performances du traitement de l'information dans différents systèmes non linéaires comme des capteurs à saturations, des réseaux de non-linéarités ou des systèmes dynamiques bistables non linéaires. Nous considérons différents mélanges signal—bruit linéaires ou non linéaires (avec le cas spécifique de bruits de phase)
Nonlinear physical processes exhibit much richer dynamics than linear processes; some of their specific behaviors are of interest for information processing. We focus on one of these typically nonlinear behavior: stochastic resonance, which manifest the possibility to enhance the transmission or the processing of a useful signal by certain nonlinear systems by means of an increase of the noise in the system. Present developments about stochastic resonance can be organized in three main axes: the pursue of fundamental analysis, the study of stochastic resonance in natural neurons and the search for technological competitive applications of stochastic resonance. In this work, we propose our contribution to these three main axes of development of stochastic resonance. Within this perspective, we examine different signal processing problematics (transmission, detection and estimation) in different nonlinear physical processes. We study the influence of noise on the performance of information processing involving different nonlinear systems like nonlinear sensors with saturations, arrays of nonlinear devices or bistable dynamic systems. We consider different signal--noise mixtures: linear or nonlinear (with the specific case of phase noises)

Les jonctions tunnel magnétiques sont des candidats prometteurs for le calcul. Mais quand elles sont réduites à des dimensions nanométriques, conserver leur stabilité devient difficile. Les jonctions tunnel magnétiques instables subissent des renversements aléatoires de leur aimantation et se comportent comme des oscillateurs stochastiques. Pourtant, la nature stochastique de ces jonctions tunnel superparamagnétiques n’est pas une faille mais un atout qui peut être utilisé pour le calcul bio-inspiré. En effet, notre cerveau a évolué de sorte qu’il puisse fonctionner dans un environnement bruité et avec des composants instables. Dans cette thèse, nous montrons plusieurs applications possibles des jonctions tunnel superparamagnétiques.Nous démontrons qu’une junction tunnel superparamagnétique peut être synchronisée en fréquence et en phase à une faible tension oscillante. De manière contre intuitive, notre expérience montre que cela peut être fait grâce à l’injection de bruit dans le système. Nous développons un modèle théorique pour comprendre ce phénomène et prédire qu’il permet un gain énergétique d’un facteur cent par rapport à la synchronisation d’oscillateurs à transfert de spin traditionnels. De plus, nous utilisons notre modèle pour étudier la synchronisation de plusieurs jonctions couplées. De nombreuses méthodes théoriques réalisant des tâches cognitives telles que la reconnaissance de motifs et la classification grâce à la synchronisation d’oscillateurs ont été proposés. Utiliser la synchronisation induite par le bruit de jonctions tunnel superparamagnétiques permettrait de réaliser ces tâches à basse énergie.Nous faisons une analogie entre les jonctions tunnel superparamagnétiques et les neurones sensoriels qui émettent des pics de tension séparés par des intervalles aléatoires. En poursuivant cette analogie, nous démontrons que des populations de jonctions tunnel superparamagnétiques peuvent représenter des distributions de probabilité et réaliser de l’inférence Bayésienne. De plus, nous démontrons que des populations interconnectées peuvent faire du calcul, notamment de l’apprentissage, des transformations de coordonnées et de la fusion sensorielles. Un tel système est faisable de manière réaliste et pourrait permettre de fabriquer des capteurs intelligents à bas coût énergétique
Magnetic tunnel junctions are promising candidates for computing applications. But when they are reduced to nanoscale dimensions, maintaining their stability becomes an issue. Unstable magnetic tunnel junctions undergo random switches of the magnetization between their two stable states and thus behave as stochastic oscillators. However, the stochastic nature of these superparamagnetic tunnel junctions is not a liability but an asset which can be used for the implementation of bio-inspired computing schemes. Indeed, our brain has evolved to function in a noisy environment and with unstable components. In this thesis, we show several possible applications of superparamagnetic tunnel junctions.We demonstrate how a superparamagnetic tunnel junction can be frequency and phase-locked to a weak oscillating voltage. Counterintuitively, our experiment shows that this is achieved by injecting noise in the system. We develop a theoretical model to understand this phenomenon and predict that it allows a hundred-fold energy gain over the synchronization of traditional dc-driven spin torque oscillators. Furthermore, we leverage our model to study the synchronization of several coupled junctions. Many theoretical schemes using the synchronization of oscillators to perform cognitive tasks such as pattern recognition and classification have been proposed. Using the noise-induced synchronization of superparamagnetic tunnel junctions would allow implementing these tasks at low energy.We draw an analogy between superparamagnetic tunnel junctions and sensory neurons which fire voltage pulses with random time intervals. Pushing this analogy, we demonstrate that populations of junctions can represent probability distributions and perform Bayesian inference. Furthermore, we demonstrate that interconnected populations can perform computing tasks such as learning, coordinate transformations and sensory fusion. Such a system is realistically implementable and could allow for intelligent sensory processing at low energy cost

L'identification de formulaires est une opération importante de la chaîne de traitement d'un système de lecture automatique. Aucun signe distinctif n'est supposé marquer le formulaire. Le traitement commence par l'extraction des blocs rectangulaires de textes ou de rectangles englobant les dessins ou les images. Etant donné que les formulaires comprennent des champs manuscrits, la position, les dimensions des blocs rectangulaires présents sont variables. Les phénomènes de fusionnement et de fragmentation résultant de la segmentation induisent une variabilité supplémentaire dans le nombre des rectangles. Cette double variabilité des rectangles, présentent un caractère aléatoire. Une première méthode, de nature statistique, effectue la reconnaissance par le calcul d'une distance, qui généralise celle de Mahalanobis, entre la forme inconnue et un modèle déterminé par appariement dans chaque classe. L'apprentissage nécessite la délicate prise en compte du phénomène de fusionnement/fragmentation. Ce modèle statistique se révèle être en réalité un modèle stochastique markovien d'ordre 0. Une deuxième méthode, de nature stochastique, repose sur la construction de modèles de Markov cachés planaires (PHMM : Pseudo-2D Hidden Markov Model). Nous décrivons notamment un nouvel apprentissage non supervisé du nombre d'états par une méthode d'agrégation dynamique. La reconnaissance est basée sur l'estimation de la probabilité conditionnelle calculée par une extension de l'algorithme de Viterbi doublement imbriqué. Pour les deux méthodes, nous avons cherché à rendre automatiques toutes les phases de l'apprentissage et de la reconnaissance. Les résultats expérimentaux confirment la validité des deux méthodes
Identification of forms is a significant operation of an automatic system of reading. No distinctive sign is supposed to mark the form. The treatment starts with the extraction of the rectangular blocks of texts or rectangles including the drawings or the images. Since the forms include handwritten fields, the position, dimensions of the rectangular blocks present are variable. The phenomena of merging and fragmentation resulting from the segmentation induce an additional variability in the number of the rectangles. This double variability of the rectangles is naturally random. A first statistical method carries out the recognition by the calculation of a distance, which generalizes the Mahalanobis distance. Learning requires taking care of the phenomenon of merging/fragmentation. This statistical model appears to be actually a Markovian stochastic model of order 0. A second stochastic method rests on the construction of planar hidden Markov models (PHMM: Pseudo-2D Hidden Markov Model). We describe in particular a new unsupervised training of the states number by a dynamic aggregation method. The recognition is based on the estimation of the conditional probability calculated by an extension of a doubly imbricated Viterbi algorithm. For the two methods, we sought to make automatic all the phases of the training and the recognition. The experimental results confirm the validity of the two methods

L'utilisation croissante d'appareils électroniques et la multiplicité des sources de perturbation ont conduit à l'étude de nouveaux moyens d'essais permettant d'améliorer la répétitivité des mesures en Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), en particulier aux fréquences supérieures au GigaHertz. Dans ce contexte, la Chambre Réverbérente à Brassage de Modes (CRBM) représente un outil attractif, tant au niveau des mesures en immunité qu'en émission. Cependant, de nombreuses questions restent encore ouvertes quand au comportement des CRBM, en présence ou non de l'équipement sous test : les travaux représentés dans ce mémoire ont pour but d'apporter une contribution au volet probabiliste de l'étude du champ électromagnétique en CRBM

Les systèmes actuels de reconnaissance automatique de la parole (rap) sont généralement peu robustes aux variations du signal intervenant entre les conditions de test et d'apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons et évaluons différentes approches pour améliorer la robustesse au bruit du système de reconnaissance de parole continue vinics du crin-inria lorraine, fondé sur des modèles stochastiques de trajectoires de parole (STM). Dans une première partie, nous dressons un bilan des principales approches développées dans le domaine du rap dans le bruit. La seconde partie est une étude et comparaison de trois approches. Nous développons d'une part une méthode permettant d'estimer un STM hybride de parole bruitée, à partir d'un modèle de Markov caché de bruit et d'un STM de parole propre. D'autre part, nous proposons d'appliquer un filtrage du signal, spécifique à chaque état de chaque STM et optimisé selon un critère significatif au niveau perceptif. Ensuite, nous appliquons une méthode d'adaptation des STMs de parole propre aux variations des conditions d'environnement, calculée par régression linéaire. La comparaison expérimentale de ces trois approches montre la supériorité de l'adaptation par régression linéaire. Enfin, dans une dernière partie, nous développons d'une part une étude expérimentale sur l'utilisation de l'analyse discriminante linéaire pour mettre en œuvre un paramétrage du signal de parole robuste au bruit. Nous mettons en évidence que l'analyse discriminante permet d'obtenir un paramétrage adapté au bruit, mais peu robuste aux variations du rapport signal-à-bruit. D'autre part, nous prenons en compte les variations du rythme d'élocution provoquées par l'effet lombard, en utilisant une méthode d'adaptation des modèles de durée des phonèmes, sous le cadre général de l'apprentissage bayesien. Cette méthode, évaluée sur une tache de reconnaissance de mots isolés permet d'améliorer de façon significative les taux de reconnaissance.

L'utilisation croissante d'appareils électroniques et la multiplicité des sources de perturbation ont conduit à l'étude de nouveaux moyens d'essais permettant d'améliorer la répétitivité des mesures en Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), en particulier aux fréquences supérieures au GigaHertz. Dans ce contexte, la Chambre Réverbérente à Brassage de Modes (CRBM) représente un outil attractif, tant au niveau des mesures en immunité qu'en émission. Cependant, de nombreuses questions restent encore ouvertes quand au comportement des CRBM, en présence ou non de l'équipement sous test : les travaux représentés dans ce mémoire ont pour but d'apporter une contribution au volet probabiliste de l'étude du champ électromagnétique en CRBM

La communauté scientifique a réussi ces dernières années à bâtir des systèmes quantiques simples sur lesquels des séries de mesures sont acquises successivement le long de trajectoires quantiques et sans réinitialisation de l’état (opérateur densité) par l’expérimentateur.L’objet de cette thèse est d’adapter les méthodes de tomographie quantique (estimation d’état et de paramètres) à ce cadre pour prendre en compte la rétroaction de la mesure sur l’état, la décohérence et les imperfections expérimentales.Durant le processus de mesure, l’évolution de l’état quantique est alors gouvernée par un processus de Markov à états cachés (filtres quantiques de Belavkin). Pour des mesuresen temps continu, nous commençons par montrer comment discrétiser l’équation maîtresse stochastique tout en préservant la positivité et la trace de l’état quantique, et ainsi sera mener aux filtres quantiques en temps discret. Ensuite, nous développons, à partir de trajectoires de mesures en temps discret, des techniques d’estimation par maximum de vraisemblance pour l’état initial et les paramètres. Cette estimation est accompagnée de son intervalle de confiance. Lorsqu’elle concerne des valeurs de paramètres (tomographie de processus quantique), nous donnons un résultat de robustesse grâce au formalisme des filtres particulaires et nous proposons une méthode de maximisation fondée sur le calcul du gradient par l’adjoint et bien adaptée au cas multiparamétrique. Lorsque l’estimation porte sur l’état initial (tomographie d’état quantique), nous donnons une formulation explicite de la fonction de vraisemblance grâce aux états adjoints, montrons que son logarithme est une fonction concave de l’état initial et élaborons une expression intrinsèque de la variance grâce à des développements asymptotiques de moyennes bayésiennes et reposant sur la géométrie de l’espace des opérateurs densité.Ces méthodes d’estimation ont été appliquées et validées expérimentalement pour deux types de mesures quantiques : des mesures en temps discret non destructives de photons dans le groupe d’électrodynamique quantique en cavité du LKB au Collège de France, des mesures diffusives de la fluorescence d’un qubit supraconducteur dans le groupe d’électronique quantique du LPA à l’ENS Paris
In recent years, the scientifical community has succeeded in experimentally building simple quantum systems on which series of measurements are successively acquired along quantum trajectories, without any reinitialization of their state (density operator) by the physicist. The subject of this thesis is to adapt the quantum tomography techniques (state and parameters estimation) to this frame, in order to take into account the feedback of the measurement on the state, the decoherence and experimental imperfections.During the measurement process, the evolution of the quantum state is then governed by a hidden-state Markov process (Belavkin quantum filters). Concerning continuous-time measurements, we begin by showing how to discretize the stochastic master equation, while preserving the positivity and the trace of the quantum state, and so reducing to discrete-time quantum filters. Then, we develop,starting from trajectories of discrete-time measurements, some maximum-likelihood estimation techniques for initial state and parameters. This estimation is coupled with its confidence interval. When it concerns the value of parameters (quantum process tomography), we provide a result of robustness using the formalism of particular filters, and we propose a maximization technique based on the calculus of gradient by adjoint method, which is well adapted to the multi-parametric case. When the estimation concerns the initial state (quantum state tomography), we give an explicit formulation of the likelihood function thanks to the adjoint states, show that its logarithm is a concave function of the initial state and build an intrinsic expression of the variance, obtained from asymptotic developments of Bayesian means, lying on the geometry of the space of density operators.These estimation techniques have been applied and experimentally validated for two types of quantum measurements: discrete-time non-destructive measurements of photons in the group of cavity quantum electro-dynamics of LKB at Collège de France, diffusive measurements of the fluorescence of a supra-conducting qubit in the quantum electronics group of LPA at ENS Paris

L’apprentissage de modèles stochastiques générant des séquences a de nombreuses applications en traitement de la parole, du langage ou bien encore en bio-informatique. Les Automates à Multiplicité (MA) sont des modèles graphiques à variables latentes qui englobent une grande variété de systèmes linéaires pouvant en particulier représenter des langues stochastiques, des processus stochastiques ainsi que des processus contrôlés. Les algorithmes traditionnels d’apprentissage comme celui de Baum-Welch sont itératifs, lent et peuvent converger vers des optima locaux. Une alternative récente consiste à utiliser la méthode des moments (MoM) pour concevoir des algorithmes rapides et consistent avec des garanties pseudo-PAC. Cependant, les algorithmes basés sur la MoM ont deux inconvénients principaux. Tout d'abord, les garanties PAC ne sont valides que si la dimension du modèle appris correspond à la dimension du modèle cible. Deuxièmement, bien que les algorithmes basés sur la MoM apprennent une fonction proche de la distribution cible, la plupart ne contraignent pas celle-ci à être une distribution. Ainsi, un modèle appris à partir d’un nombre fini d’exemples peut renvoyer des valeurs négatives et qui ne somment pas à un. Ainsi, cette thèse s’adresse à ces deux problèmes. D’abord, nous proposons un élargissement des garanties théoriques pour les modèles compressés, ainsi qu’un algorithme spectral régularisé qui adapte la taille du modèle aux données. Puis, une application en guerre électronique est aussi proposée pour le séquencement des écoutes du récepteur superhétérodyne. D’autre part, nous dérivons de nouveaux algorithmes d’apprentissage ne souffrant pas du problème des probabilités négatives et dont certains bénéficient de garanties PAC
Learning stochastic models generating sequences has many applications in natural language processing, speech recognitions or bioinformatics. Multiplicity Automata (MA) are graphical latent variable models that encompass a wide variety of linear systems. In particular, they can model stochastic languages, stochastic processes and controlled processes. Traditional learning algorithms such as the one of Baum-Welch are iterative, slow and may converge to local optima. A recent alternative is to use the Method of Moments (MoM) to design consistent and fast algorithms with pseudo-PAC guarantees. However, MoM-based algorithms have two main disadvantages. First, the PAC guarantees hold only if the size of the learned model corresponds to the size of the target model. Second, although these algorithms learn a function close to the target distribution, most do not ensure it will be a distribution. Thus, a model learned from a finite number of examples may return negative values or values that do not sum to one. This thesis addresses both problems. First, we extend the theoretical guarantees for compressed models, and propose a regularized spectral algorithm that adjusts the size of the model to the data. Then, an application in electronic warfare is proposed to sequence of the dwells of a super-heterodyne receiver. Finally, we design new learning algorithms based on the MoM that do not suffer the problem of negative probabilities. We show for one of them pseudo-PAC guarantees

Cette thèse comporte deux volets distincts. Le premier, qui fait l'objet du chapitre 2, porte sur les modèles mathématiques en calcul de structures électroniques, et consiste plus particulièrement en l'étude des modèles de type Kohn-Sham avec fonctionnelles d'échange-corrélation LDA et GGA. Nous prouvons, pour un système moléculaire neutre ou chargé positivement, que le modèle Kohn-Sham LDA étendu admet un minimiseur, et que le modèle Kohn-Sham GGA pour un système contenant deux électrons admet un minimiseur. Le second volet de la thèse traite de problématiques diverses en homogénéisation. Dans les chapitres 3 et 4, nous nous intéressons à un modèle de matériau aléatoire dans lequel un matériau périodique est perturbé de manière stochastique. Nous proposons plusieurs approches, certaines rigoureuses et d'autres heuristiques, pour calculer au second ordre en la perturbation le comportement homogénéisé de ce matériau de manière purement déterministe. Les tests numériques effectués montrent que ces approches sont plus efficaces que l'approche stochastique directe. Le chapitre 5 est consacré aux couches limites en homogénéisation périodique, et vise notamment, dans le cadre parabolique, à comprendre comment prendre en compte les conditions aux limites et initiale, et comment corriger en conséquence le développement à deux échelles sur lequel repose classiquement l'homogénéisation, pour obtenir des estimations d'erreur dans des espaces fonctionnels adéquats

Les moteurs quantiques promettent de réaliser des sources d’énergie abondantes, denses et respectueuses de l’environnement. Cette thèse montre expérimentalement que des jonctions ferromagnétiques tunnel contenant des impuretés magnétiques peuvent servir pour le stockage de l'information et la récolte d'énergie. Ce travail propose ensuite trois modèles théoriques permettant d’expliquer l’origine de la génération d’énergie observée : un modèle quantique microscopique basé sur une chaîne de spin connectée à deux réservoirs électroniques polarisés, un modèle phénoménologique mésoscopique qui repose sur un matériau non-linéaire rectifiant les fluctuations magnétiques à l’interface entre deux électrodes ferromagnétiques et un électronique macroscopique qui étudie la caractéristique de deux diodes de spin en parallèle. Les conclusions similaires de ces trois approches montrent donc la possibilité de récolter l’énergie magnétique entre deux réservoirs au moyen d'une interface microscopique
Quantum engines have attracted extensive research as they give us a glimpse of abundant, dense, and environmentally friendly power sources. This thesis experimentally studies ferromagnetic tunnel junctions containing magnetic impurities which can be used for information storage and energy harvesting.Then, this work proposes three theoretical models that explain the observed energy generation: a microscopic quantum model in which a spin chain is connected to two spin-polarized electronic reservoirs, a phenomenological mesoscopic model based on a non-linear material rectifying the magnetic fluctuations at the interface between two misaligned ferromagnetic electrodes, and an electronic macroscopic model which studies the characteristic of two parallel spin diodes.The concomitant conclusions of those three approaches thus show the possibility of harvesting the magnetic energy between two reservoirs through a microscopic interface

"Nous explorons les résonances stochastiques (RS) et les effets de l'interaction entre bruits multiples ou entre fonctions de parités différentes dan un laser vectoriel bistable. Nous montrons tout d'abord le laser vectoriel présente des RS originales. En présence de modulation et de bruit optiques, nous isolons les RS d'inhibition et de rotation. Le régime rotationnel est privilégié par la suite car il est sensible aussi bien au bruit magnétique qu'optique, ou qu'à l'émission spontanée. Nous exploitons alors les entrées multiples de parités opposées dans le régime de rotation pour montrer d'abord que la parité d'une fonction dans l'équation de Langevin est cruciale pour la dynamique du système non linéaire. Nous étudions ensuite l'interactions entre deux bruits corrélés de natures optique et magnétique. Un régime critique d'interaction est trouvé dans lequel un état stable devient pratiquement sans bruit. Mais, la réponse à tout signal s'écroule. Cependant, dans ce régime critique, si un "levier" indépendant brise la symétrie du système, le comportement du laser est alors régi par ce que nous appelons sa Réponse Stochastique Duale (RSD), qui montre trois propriétés originales : (i) sensibilité élevée pour des amplitudes faibles de signal, (ii)robustesse: un comportement non-résonant en fonction de l'amplitude de bruit et (iii) réponse large bande en fréquence du signal. On s'affranchit ainsi des limites associées à la RS. Le même régime est obtenu quand un seul bruit peut agir sur deux fonctions de parités opposées En utilisant une version modifiée de la bascule de Schmitt nous démontrons que la RSD peut également être mise en oeuvre en électronique. Curieusement, les RSD du laser et de la bascule de Schmitt peuvent être utilisées pour illustrer la dynamique du climat de la Terre, autre système non linéaire"

Ce memoire presente des travaux et resultats concernant la caracterisation, la formalisation et la modelisation des interactions entre composants materiels et logiciels de systemes tolerants aux fautes, aussi bien sur le plan theorique que sur le plan pratique. Chaque composant materiel ou logiciel est modelise par un reseau de petri stochastique generalise appele reseau de composant. Les interactions entre ces composants sont modelisees par des reseaux de petri stochastiques generalises appeles reseaux de dependances, construits a partir de regles de constructions rigoureuses definies de facon formelle. Une methode efficace et rapide de construction des modeles de plusieurs architectures d'un systeme tolerant aux fautes est ensuite proposee. Cette methode basee sur la reutilisation consiste a representer chaque architecture par un modele de haut-niveau, appele modele-bloc, compose de blocs de composants et de blocs de dependances. Les blocs sont generiques et reutilisables d'une architecture a l'autre. Chaque bloc est ensuite remplace par un reseau de composant ou de dependance construit d'apres le formalisme defini lors de la formalisation des interactions. Cette methode de modelisation est appliquee a l'evaluation comparative de la surete de fonctionnement de dix-sept architectures possibles pour le systeme de controle de la navigation aerienne. Ces evaluations permettent de choisir une architecture optimale pour la disponibilite de la future version de ce systeme

Je présente mon parcours scientifique au sein de l'IEF dont le fil conducteur est constitué par l'étude de l'impact des technologies sur les architectures de calcul.
Durant ma thèse au sein du département AXIS de l'IEF, j'ai étudié les architectures analogiques dédiées à la simulation d'un modèle stochastique de réseau de neurone, du point de vue de sa robustesse, des possibilités de compensation des défauts par apprentissage et des vitesses de simulation. Je montre comment les conclusions de ces travaux m'ont conduit à travailler sur les applications au traitement d'image et plus particulièrement sur des rétines programmables.
Ensuite, j'explique comment j'ai abordé la synthèse logique adaptée aux circuits à parois de domaines magnétiques à l'occasion d'une conversion thématique où j'ai rejoint le département NST de l'IEF. Enfin, je présente les développements récents sur l'utilisation des méthodes d'apprentissage d'inspiration neuronale permettant de donner une fonction à une assemblée de nanocomposants émergents organisée en cross-bar.

Les travaux présentés dans ce mémoire visent à s'assurer que la complexité des parties informatiques et électroniques de systèmes embarqués sur l'automobile ne conduise pas globalement à une dégradation de la sûreté de fonctionnement du véhicule par rapport à un véhicule équipé de commandes mécaniques. La tendance actuelle vers l'intégration des différents systèmes électroniques embarqués nous a conduit à comparer différents réseaux multiplexés du domaine d'automobile au niveau de leur sûreté de fonctionnement. C'est dans cette optique également que nous développons un spectre d'architectures qui nous permet d'illustrer, classifier et comparer différentes possibilités existantes entre une architecture entièrement fédérée à un bout du spectre et une architecture entièrement intégrée à l'autre. Après une comparaison qualitative des architectures présentées (avec un effet de loupe sur l'aspect coût), nous focalisons sur l'évaluation quantitative de leur sûreté de fonctionnement. Parmi les différentes techniques d'évaluation généralement employées nous choisissons la technique d'évaluation probabiliste par Réseaux de Petri Stochastiques Généralisés. L'originalité de la méthode réside dans le fait de modéliser les aspects fonctionnels indépendamment de l'architecture ainsi que de l'activation du véhicule. Nous définissons les mesures de sûreté de fonctionnement à l'aide d'un modèle fonctionnel dont les changements d'état sont dictés par un modèle du calculateur sous-jacent. Plusieurs architectures du calculateur sont modélisées sans changer le modèle fonctionnel. Les résultats obtenus pour deux fonctions, à savoir le coussin gonflable et la direction électronique, permettent en particulier de tirer des conclusions concernant le choix d'une architecture pour une fonction donnée.

La robotique ambiante s'intéresse à l'introduction de robots mobiles au sein d'environnements actifs où ces derniers fournissent des fonctionnalités alternatives ou complémentaires à celles embarquées par les robots mobiles. Cette thèse étudie la mise en concurrence des fonctionnalités internes et externes aux robots, qu'elle pose comme un problème de sélection de services logiciels. La sélection de services consiste à choisir un service ou une combinaison de services parmi un ensemble de candidats capables de réaliser une tâche requise. Pour cela, elle doit prédire et évaluer la performance des candidats. Ces performances reposent sur des critères non-fonctionnels comme la durée d'exécution, le coût ou le bruit. Ce domaine applicatif a pour particularité de nécessiter une coordination étroite entre certaines de ses fonctionnalités. Cette coordination se traduit par l'échange de flots de données entre les fonctionnalités durant leurs exécutions. Les fonctionnalités productrices de ces flots sont modélisées comme des services continus. Cette nouvelle catégorie de services logiciels impose que les compositions de services soient hiérarchiques et introduit des contraintes supplémentaires pour la sélection de services. Cette thèse met en évidence la présence d'un important couplage non-fonctionnel entre les performances des instances de services de différents niveaux, même lorsque les flots de données sont unidirectionnels. L'approche proposée se concentre sur la prédiction de la performance d'une instance de haut-niveau sachant son organigramme à l'issue de la sélection. Un organigramme regroupe l'ensemble des instances de services sollicitées pour réaliser une tâche de haut-niveau. L'étude s'appuie sur un scénario impliquant la sélection d'un service de positionnement en vue de permettre le déplacement d'un robot vers une destination requise. Pour un organigramme considéré, la prédiction de performance d'une instance de haut-niveau de ce scénario introduit les exigences suivantes : elle doit (i)être contextuelle en tenant compte, par exemple, du chemin suivi pour atteindre la destination requise, (ii) prendre en charge le remplacement d'une instance de sous-service suite à un échec ou, par extension, de façon opportuniste. En conséquence, cette sélection de services est posée comme un problème de prise de décision séquentielle formalisé à l'aide de processus de décision markoviens à horizon fini. La dimensionnalité importante du contexte en comparaison à la fréquence des déplacements du robot rend inadaptées les méthodes consistant à apprendre directement une fonction de valeur ou une fonction de transition. L'approche proposée repose sur des modèles de dynamique locaux et exploite le chemin de déplacement calculé par un sous-service pour estimer en ligne les valeurs des organigrammes disponibles dans l'état courant. Cette estimation est effectuée par l'intermédiaire d'une méthode de fouille stochastique d'arbre, Upper Confidence bounds applied to Trees
Ambient robotics aims at introducing mobile robots in active environments where the latter provide new or alternative functionalities to those shipped by mobile robots. This thesis studies the competition between robot and external functionalities, which is set as a service selection problem. Service selection consists in choosing a service or a combination of services among a set of candidates able to fulfil a given request. To do this, it has to predict and evaluate candidate performances. These performances are based on non-functional requirements such as execution time, cost or noise. This application domain requires tight coordination between some of its functionalities. Tight coordination involves setting data streams between functionalities during their execution. In this proposal, functionalities producing data streams are modelled as continuous services. This new service category requires hierarchical service composition and adds some constraints to the service selection problem. This thesis shows that an important non-functional coupling appears between service instances at different levels, even when data streams are unidirectional. The proposed approach focuses on performance prediction of an high-level service instance given its organigram. This organigram gathers service instances involved in the high-level task processing. The scenario included in this study is the selection of a positioning service involved in a robot navigation high-level service. For a given organigram, performance prediction of an high-level service instance of this scenario has to: (i) be contextual by, for instance, considering moving path towards the required destination, (ii) support service instance replacement after a failure or in an opportunist manner. Consequently, this service selection is set as a sequential decision problem and is formalized as a finite-horizon Markov decision process. Its high contextual dimensionality with respect to robot moving frequency makes direct learning of Q-value functions or transition functions inadequate. The proposed approachre lies on local dynamic models and uses the planned moving path to estimate Q-values of organigrams available in the initial state. This estimation is done using a Monte-Carlo tree search method, Upper Confidence bounds applied to Trees