The Bézout Labex is organizing a half day workshop with CEA and more precisely l’Institut LIST ( Intégration de systèmes numériques, capteurs, traitement de données, communications, logiciels, etc…) of DRT (Direction Recherche et technologie).
The meeting will be held in Université de Paris Bâtiment Copernic – salle séminaire LIGM
Thursday, December 3rd 2015
| 9:00 | Welcome |
| 9:30 | Presentation of LabEx Bezout |
| 9:45 | David Servat (CEA) |
| 10:00 | Bertrand Delezoide (CEA) |
| 10:30 | Jean-Christophe Pesquet (UPEM/LIGM) |
| 11:00 | Coffee break |
| 11:30 | Marc Duranton (CEA) |
| 12:00 | Renaud Marlet (LIGM/ENPC) |
| 12:30 | Jérôme Gauthier (CEA) |
| 13:00 | Debate |
Program
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Bertrand Delezoide (CEA) : des données multimodales aux connaissances
Le CEA LIST développe des outils d’analyse et de description automatique de données non structurées pour en extraire de la connaissance et la livrer à l’utilisateur sous une forme synthétique et exploitable. Il travaille sur des textes, à des fins de traduction, de résumé ou d’analyse de réseaux sociaux ; sur de l’indexation et de la recherche d’image ; sur le traitement sémantique de documents ou de flux multimédia. Les chercheurs collaborent avec des industriels spécialisés dans la veille informative, la gestion électronique de documents, le marketing ou le tourisme.
Jean-Christophe Pesquet (UPEM/LIGM) : Majorize-minimize memory gradient methods for data processing.
In this talk, we will discuss the use of subspace MM strategies for solving efficiently optimization problems encountered in signal and image processing. At this time, it seems that these methods are the fastest existing ones for solving a number of large-scale image reconstruction problems.
Marc Duranton (CEA) : The rebirth of neuromorphic accelerators : a step towards a new generation of more intelligent machines
After a first explosion in the 1990’s, the interest for neuromorphic architectures is now again growing and applications based on Artificial Neural Networks, and new neuromorphic hardware are more and more hot topics. This is illustrated by the use of Neural Networks by Google, Facebook, Baidu, etc, and by the development of IBM’s TrueNorth and Qualcomm’s Zeroth chips.This talk will develop these points with some examples, and will explain why neuromorphic architectures could be a good answer to the challenges of energy efficiency and of processing “natural” data. It will have a particular focus on hardware accelerators for neural networks, ranging from solutions using standard data encoding to solutions using “spike” based encoding, and will provide a glimpse on realizations using new materials.
Renaud Marlet (LIGM/ENPC) : reconstruction de modèles numériques de villes et de bâtiments
Disposer de modèles numériques 3D sémantisés de villes et de bâtiments ouvre une large gamme d’applications : étude et simulation pour la planification urbaine (déploiement de panneaux solaires, éclairage, acoustique, ombres portées, trafic), navigation urbaine, diagnostic et simulation pour la rénovation de bâtiments (performance énergétique), suivi de chantier, etc. Plusieurs séries de travaux dans l’équipe IMAGINE visent à automatiser la construction de modèles nuémériques de bâtiments et de villes à partir de photographies et/ou de scans laser, tant en ce qui concerne les aspects de géométrie (3D) que de sémantique (décomposition structurelle, reconnaissance d’objets). Cette présentation passera en revue quelques résultats récents et travaux en cours.
Jerôme Gauthier (CEA) : Quelques outils pour l’étude de données structurées
Au sein du CEA, le LADIS est un laboratoire spécialisé dans l’analyse de données structurées et dans les outils de modélisation (aussi bien modélisation statistique à partir des données que modélisation de connaissances). L’objectif de cette présentation sera de présenter quelques réalisations scientifiques récentes (par exemple en séparation de source, utilisation de représentations parcimonieuses ou en apprentissage statistique) ainsi que certains des axes de recherche envisagés pour les années à venir (en particulier sur l’analyse en ligne de flux de données).