NDLI: Etude de la tolérance aux aléas logiques des réseaux de neurones artificiels

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Etude de la tolérance aux aléas logiques des réseaux de neurones artificiels

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Assoum, Ammar
Copyright Year	1997
Abstract	Avec l'accroissement de la complexite des traitements effectues a bord des vehicules spatiaux et l'utilisation de circuits de plus en plus integres, le phenomene d'upset devient de plus en plus critique. En effet, ce phenomene se traduit par le basculement intempestif du contenu d'un point memoire suite a l'impact d'une particule lourde dans des zones sensibles du circuit. Ses consequences sont parfois fatales et peuvent conduire a la perte voire a la destruction de l'engin sur lequel il a eu lieu. Les reseaux de neurones artificiels constituent une nouvelle approche de traitement de l'information. Ils offrent des solutions compactes et rapides pour une large gamme de problemes, en particulier ceux ayant des contraintes temps reel tel le cas de la plupart des applications spatiales actuelles. Ceci est davantage vrai avec l'utilisation des emulations et des implantations materielle. Parmi les proprietes importantes des reseaux de neurones, on peut citer leur tolerance aux fautes qui mesure leur aptitude a executer la tâche qui leur est demandee en presence d'informations erronees et de maintenir leur capacite de calcul meme si une partie du reseau est endommagee. L'objectif de cette these est d'etudier la tolerance aux fautes des reseaux de neurones face aux fautes de type upset et ceci en vue d'etudier la possibilite de leur utilisation, sous forme materielle, dans un environnement radiatif tel que l'espace, le but etant de choisir parmi des circuits candidats, ceux qui sont acceptes (ou rejetes) pour des applications spatiales. Pour ce faire, plusieurs reseaux et plusieurs circuits ont ete testes. Les experiences realisees etaient de type simulation logicielle d'erreurs, injection materielle de fautes et tests aux ions lourds. Les resultats obtenus montrent que les reseaux de neurones artificiels sont tolerants aux fautes de type upsets ce qui en fait un bon candidat pour les applications s'executant a bord des engins spatiaux.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004913/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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