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Enregistrement W2438888138

Prédiction de performance de matériel graphique dans un contexte avionique par apprentissage automatique

2015· article· fr· W2438888138 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Rivard-Girard

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

No great genius has ever existed without some touch of madness -Aristote iv REMERCIEMENTSMon directeur de recherche, M. Guy Bois, m'a gracieusement invit prendre part son projet de recherche malgr mon ignorance en rapport aux systmes embarqus en avionique.Malgr nos diffrences d'expertises, j'espre que ma contribution en vision par ordinateur enrichira son projet et les relations qu'il entretient avec nos entreprises partenaires.Grce lui, il m'a t possible d'obtenir l'exprience d'un stage Mitacs Acclration qui a pu me guider vers un sujet de recherche d'actualit.Grce lui, il m'a aussi t possible de jouir sans casse-tte d'une aide financire tout fait agrable. vous, je dis merci!Grce vous, je suis maintenant un passionn des circuits numriques.Bien que remise par l'intermdiaire de mon directeur de recherche, mon aide financire provient de certains organismes qui contribuent grandement la recherche scientifique au Canada.Je tiens remercier le Centre de recherche en sciences naturelles et en gnie du Canada (CRSNG), l'organisme but non-lucratif Mitacs, ainsi que le Consortium en arospatial pour la recherche et l'innovation au Canada (CRIAQ).Grce vous, il m'a t possible de rpondre mes besoins primaires et d'avoir pu mener succs toute cette merveilleuse exprience qu'est ma matrise.Une grande inspiration en lien au choix de mon sujet de recherche provient de l'entreprise partenaire mon stage Mitacs.Il s'agit d'un grand meneur dans le domaine de la fabrication et la vente de simulateurs de vols.Je tiens remercier CAE, et en particulier mon superviseur de stage M. Jean-Pierre Rousseau, qui a pu me permettre de choisir un sujet de recherche dont les rpercussions sont directement applicables un problme rel.J'aimerais aussi remercier mon collgue et ami Bao Lin, qui m'a fait parvenir du th de Chine durant toutes mes tudes de matrise.Nos discussions de politique et d'histoire chinoise, ainsi que nos rves de projets futurs ont pu carburer nos nuits blanches dans le laboratoire.Enfin, j'aimerais remercier mes parents, mon amoureuse et mes ami(e)s pour leur support moral, affectif et psychologique.Il arrive qu'on nglige l'importance de ce type de support, mais je suis maintenant certain que sans vous je n'aurais pas pu mener terme cette aventure.v RSUMLe matriel informatique graphique destin aux ordinateurs de bureau ou aux systmes embarqus traditionnels, ainsi que leur interface de programmation ne peuvent pas tre utiliss dans les systmes avioniques puisqu'ils ne se conforment pas aux rgles de certifications DO-254 et DO-178B.Toutefois, on remarque le faible nombre d'outils de conceptions qui encadrent le dveloppement d'applications graphiques avioniques, et ce malgr l'apparition de matriel graphique avionique de plus en plus performants.Suivant par exemple la mthode classique de conception en V, les ingnieurs doivent d'abord effectuer des choix de conception relis la slection du matriel graphique avant de dbuter une quelconque implmentation de code.Ainsi, il peut tre difficile d'valuer la pertinence de ces choix en valuant les performances de traitement du matriel graphique puisque l'engin graphique n'aurait pas ncessairement t dvelopp.Je propose donc un outil de conception permettant de prdire les performances de matriel graphique en termes d'images par secondes (FPS), bas sur OpenGL SC.L'outil cre des modles nonparamtriques de performance du matriel en analysant, l'aide d'algorithmes d'apprentissage, le temps de dessin de chaque image, lors du rendu d'une scne 3D synthtique.Cette scne est rendue quelques reprises en faisant vari certaines de ses caractristiques spatiales (nombre de sommets, taille de la scne, taille des textures, etc.) qui font parte intgrante du logiciel de vision synthtique habituellement dvelopp dans ce domaine.Le nombre de combinaisons de ces caractristiques utilises durant l'entranement supervis des modles de performance n'est qu'un trs petit sousensemble de toutes les combinaisons, le but tant de prdire par extrapolation celles manquantes.Pour valider les modles, une scne 3D fournie par un partenaire industriel est dessine avec des caractristiques non traites durant la phase d'entranement, puis le FPS de chaque image rendue est compar au FPS prdit par le modle.La tendance centrale de l'erreur de prdiction est ensuite dmontre comme tant moins de 4 FPS.vi

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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