Intégration du deep learning dans des projets d’IFPEN

Un nouveau module est disponible sous plug im!, plateforme de traitement d’image d’IFPEN, basé sur une nouvelle méthode d’apprentissage : le deep learning (apprentissage profond), forme d’intelligence artificielle.

Il a été conçu suite à la collaboration, lancée en 2017, avec Dan Ciresan (Conderra Research, ex senior researcher au Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence). Cette collaboration a abouti à l’adaptation d’un réseau de neurones profond et à une méthodologie adaptée à un jeu de données annoté limité, mise en pratique avec succès pour la détection de défauts pour quatre types de supports de catalyseurs alumine. Avec cette approche, chaque pixel d’une image est considéré comme un échantillon propre, ce qui multiplie d’un facteur important le nombre de données disponibles pour l’apprentissage.

Des transpositions directes de cette approche par apprentissage profond sont en cours dans différents projets menés par les équipes de R&I d’IFPEN. La suite dans quelques mois !

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