{"id":1804,"date":"2022-05-31T06:58:18","date_gmt":"2022-05-31T06:58:18","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/bourse-de-lus-air-force-apprentissage-actif-pour-radars-cognitifs\/"},"modified":"2022-05-31T06:58:18","modified_gmt":"2022-05-31T06:58:18","slug":"bourse-de-lus-air-force-apprentissage-actif-pour-radars-cognitifs","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/bourse-de-lus-air-force-apprentissage-actif-pour-radars-cognitifs\/","title":{"rendered":"Bourse de l\u2019US Air Force : apprentissage actif pour radars cognitifs"},"content":{"rendered":"

Jour apr\u00e8s jour, les radars nous fournissent des informations essentielles sur les objets en mouvement, telles que leur position et leur trajectoire. Traditionnellement, les radars balaient une zone enti\u00e8re en continu, mais les nouveaux radars cognitifs se concentrent plut\u00f4t sur certaines r\u00e9gions en utilisant des connaissances contextuelles.<\/p>

Si elle maximise l’utilisation des ressources, la technologie des radars cognitifs pr\u00e9sente \u00e9galement une s\u00e9rieuse limitation : les syst\u00e8mes utilisent des informations sur l’environnement qu’ils recueillent eux-m\u00eames<\/strong> pour d\u00e9finir leurs strat\u00e9gies de d\u00e9tection, cr\u00e9ant ainsi un processus circulaire qui peut polluer consid\u00e9rablement les r\u00e9sultats finaux.<\/p>

L’apprentissage actif<\/strong>, un type de paradigme d’apprentissage it\u00e9ratif, pourrait contribuer \u00e0 boucler la boucle de ce processus circulaire<\/strong>. L’apprentissage actif fournit aux radars des connaissances contextuelles fiables, telles que des informations sur les \u00e9l\u00e9ments statiques qui les entourent. Il peut s’agir de b\u00e2timents existants, d’arbres, de la topographie, etc. L’apprentissage actif permet d’analyser et d’\u00e9tiqueter efficacement les donn\u00e9es de l’environnement, en s\u00e9parant les donn\u00e9es du bruit et en cherchant \u00e0 am\u00e9liorer les donn\u00e9es pertinentes. Cela minimise l’utilisation des ressources du radar et lui permet de se concentrer sur ce qui importe : la d\u00e9tection et l’estimation des param\u00e8tres.<\/p>

Gr\u00e2ce \u00e0 une nouvelle bourse du European Office of Aerospace Research & Development, qui fait partie de l\u2019US Air Force Office of Scientific Research, une \u00e9quipe de chercheurs du Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) de l’Universit\u00e9 du Luxembourg travaille sur ce probl\u00e8me de recherche. Le projet, intitul\u00e9 \u00ab Bj\u00f6rn Ottersten<\/a> \u00bb, est dirig\u00e9 par le professeur Bhavani Shankar<\/a>, directeur du SnT, en tant que chercheur principal, et par le professeur Signal Processing and Application Research group<\/a>, responsable du groupe de recherche Active Learning for Cognitive Radar<\/strong> (SPARC), en tant que chercheur principal adjoint. La bourse de recherche, qui financera le projet pendant trois ans, porte sur les applications civiles et les d\u00e9fis associ\u00e9s aux radars cognitifs.<\/p>

Les applications pratiques<\/strong> de cette technologie comprennent le secteur automobile, ainsi que la surveillance de l’occupation des lieux. Par exemple, pendant la pand\u00e9mie, certaines r\u00e9glementations gouvernementales exigeaient que les magasins suivent le nombre de personnes pr\u00e9sentes dans leur \u00e9tablissement \u00e0 tout moment. Les nouveaux radars haute r\u00e9solution peuvent fournir ce type de donn\u00e9es en utilisant des algorithmes de suivi avanc\u00e9s, sans qu’il soit n\u00e9cessaire de recourir \u00e0 la surveillance vid\u00e9o, qui pose des probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9.<\/p>

Cependant, ces syst\u00e8mes ont besoin de donn\u00e9es contextuelles pour effectuer des mesures pr\u00e9cises, par exemple pour distinguer un employ\u00e9 de la grande palette de marchandises qu’il transporte. En le dotant d’un algorithme d’apprentissage actif et de donn\u00e9es sur le magasin, son plan et sa taille, les objets, etc., un radar cognitif n’a plus qu’\u00e0 se concentrer sur le comptage des personnes pr\u00e9sentes dans le magasin. Cela simplifie leur conception et leur fonctionnement, et maximise leur efficacit\u00e9.<\/p>

Le projet s’appuie sur l’id\u00e9e, pr\u00e9c\u00e9demment d\u00e9velopp\u00e9e dans le projet AGNOSTIC<\/strong>, de combiner le traitement du signal avec l’apprentissage automatique pour permettre aux radars de filtrer les informations et leur permettre d\u2019en isoler le bruit efficacement. AGNOSTIC a re\u00e7u une\u00a0subvention ERC Advanced<\/a> en 2017 ainsi qu’une subvention ERC Proof of Concept<\/a> en 2020. Ce projet d\u00e9veloppe davantage cette recherche en appliquant son concept de base au domaine des radars cognitifs.<\/p>

\u00ab\u00a0Le projet\u00a0\u00ab Active Learning for Cognitive Radar\u00a0\u00bb offre au SnT un canal d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la poursuite des recherches sur l’int\u00e9gration de l’apprentissage actif aux radars cognitifs, un sujet fondamental dans le traitement des signaux radar<\/i>\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le professeur Bhavani Shankar.<\/p>

Outre ce projet, le groupe Signal Processing Applications in Radar and Communications (SPARC)<\/strong>, qui a commenc\u00e9 ses activit\u00e9s en janvier 2022, m\u00e8ne des recherches sur des domaines tels que la conception et l’optimisation des syst\u00e8mes radar MIMO en r\u00e9seau, la d\u00e9tection et les communications int\u00e9gr\u00e9es, les radars automobiles et la d\u00e9tection en int\u00e9rieur, mais aussi sur les applications nouvelles et futures du traitement des signaux radar telles que la biom\u00e9decine et la surveillance de l\u2019environnement.<\/p>

Notre recherche en traitement du signal vous int\u00e9resse ? D\u00e9couvrez SPARC<\/a>.<\/p>\n

\n\u00a9 Universit\u00e9 du Luxembourg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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