Doctorat à l’IETR – Ecoconception des Systèmes Embarqués appliquée à la Smart Vision

France
Publié il y a 1 mois
Organisation/Entreprise
INSA Rennes
Domaine de recherche
Informatique » Architecture informatique
Informatique » Matériel informatique
Informatique » Systèmes numériques
Informatique » Conception de systèmes
Ingénierie » Ingénierie électronique
Ingénierie » Génie électrique
Technologie » Technique électrique
Technologie » Technologie informatique
Profil de chercheur
Chercheur de première étape (R1)
Pays
France
Date limite d’inscription
Type de contrat
Temporaire
Statut du travail
À temps plein
Heures par semaine
35
Date de début de l’offre
Le poste est-il financé par le programme-cadre de recherche de l’UE ?
Non financé par un programme de l’UE
L’emploi est-il lié au poste du personnel au sein d’une infrastructure de recherche ?
Non

Description de l’offre

L’INSA Rennes, membre fondateur du Groupe INSA, est la plus grande école d’ingénieurs publique de Bretagne.

Il accueille 2 200 étudiants et apprentis et forme plus de 340 ingénieurs, 60 masters et 40 doctorats par an.

Composé de 10 départements d’enseignement, dont 7 spécialités et un programme d’apprentissage, et encadré par 6 laboratoires de recherche, l’INSA emploie environ 500 agents publics (enseignants-chercheurs, enseignants, permanents et contractuels) et plus de 400 intérimaires, notamment issus des entreprises.

Comme tous les secteurs industriels, le secteur électronique doit, pour être durable, réduire drastiquement ses émissions de CO2 d’ici 2050, et plus globalement s’engager dans une logique d’économie circulaire. Alors que les impacts environnementaux de l’électronique sont de plus en plus compris, l’évaluation des impacts dans les analyses du cycle de vie (ACV) reste une pratique émergente qui nécessite des modèles, des données et des informations complexes. Une fois les impacts connus, des stratégies d’écoconception doivent être développées et évaluées.

Les impacts d’un système électronique découlent de sa fabrication, de son utilisation et de sa fin de vie. Le système lui-même est composé de cartes de circuits imprimés (PCB), de circuits intégrés à semi-conducteurs (CI), de composants passifs, de connecteurs, de capteurs, d’actionneurs, de batteries et d’écrans, chacun ayant un impact sur l’environnement. En particulier, les émissions de gaz à effet de serre (GES) liées à la fabrication de semi-conducteurs représentent une part importante de l’empreinte carbone intrinsèque des systèmes électroniques et doivent être prises en compte parallèlement à la consommation d’énergie et à la fin de vie [M21][P22][U22].

Un système de vision intelligente est une combinaison de capteurs et de traitements numériques qui capture, prétraite et distribue une vidéo ou une description sémantique d’une scène visuelle. Elle peut prendre la forme d’une caméra intelligente, mono-capteur [B14] ou multi-capteurs [K07], ou encore d’un module caméra dans un système embarqué comprenant un pipeline sophistiqué de traitement d’image [M20]. Il peut également comprendre un ensemble de capteurs distribués [R10]. Les systèmes de vision intelligente actuels intègrent des optiques, des capteurs CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor), le traitement des couleurs, l’amélioration de l’image, la compression vidéo et l’intelligence artificielle pour l’analyse d’images et de vidéos. La sophistication de ces systèmes augmente, comme en témoignent les smartphones qui combinent plusieurs capteurs, des processeurs de signal d’image (ISP) dédiés et un post-traitement logiciel pour mettre en œuvre la photographie informatique [D21].

Cette thèse explorera l’écoconception de systèmes de vision intelligents comme exemples représentatifs de systèmes embarqués haute performance. L’impact carbone de tels systèmes est actuellement dominé par les émissions intrinsèques, c’est-à-dire les émissions de gaz à effet de serre liées à la fabrication du système [G21], mais résulte d’une combinaison complexe et difficile à évaluer de la fabrication, de l’utilisation et des impacts de fin de vie de ses composants. et couches logicielles [G21] comme illustré dans la figure 1. La thèse visera à comprendre comment modéliser les facteurs linéaires et non linéaires influençant les émissions de carbone d’un tel système et à développer des méthodes d’écoconception pour minimiser les impacts environnementaux en tirant parti de l’économie circulaire.

Objectifs

1. Nouvelles méthodes d’analyse du cycle de vie des systèmes embarqués. L’écoconception du système nécessite des informations précises sur les impacts des décisions de conception du système (types de CPU/GPU, FPGA, mémoire, bus, connecteurs, PCB, etc.) et sur la phase d’utilisation du système (temps d’inactivité, charge de travail, etc.). Ainsi, le premier objectif de cette thèse sera d’améliorer les analyses de cycle de vie (ACV) des systèmes embarqués, notamment appliquées à l’évaluation des émissions carbone des systèmes de vision intelligente. Il existe différentes formes d’ACV qui attribuent les coûts aux sous-systèmes et évaluent les coûts des modifications. Cependant, les impacts environnementaux des systèmes embarqués sont aujourd’hui très partiellement connus, notamment en raison du manque de données constructeurs et d’approximations excessives. Dans cette thèse, de nouvelles formes d’ACV seront conçues, adaptées au contexte spécifique des systèmes de vision intelligente, et exploitant l’expertise des équipes de recherche en conception de systèmes. En particulier, des cas réels de caméras intelligentes seront analysés, prototypés et mesurés pour la consommation d’énergie, sur la base de l’expérience de l’Institut Pascal dans la conception de prototypes de caméras intelligentes.

2. Ecoconception pour réduire les impacts carbone. Un deuxième objectif sera d’analyser les options pour modifier de tels systèmes vers une forme plus durable tout en préservant les performances. L’écoconception signifie concevoir le système embarqué dans le but de s’inscrire dans une économie circulaire, c’est-à-dire réduire le besoin de nouveaux matériaux, accroître la réutilisation et éviter le gaspillage. De nouvelles stratégies d’observation de scène seront analysées ainsi que la réduction des effectifs du système, la refabrication [K06], la réutilisation de capteurs ou de dispositifs de traitement récupérés ou à faible impact, l’amélioration de la réparabilité et les compromis entre les coûts de traitement et de détection. Cette étude visera à proposer de nouvelles méthodes de conception matérielle qui, pour un niveau de service système donné, réduisent de manière prouvée les impacts environnementaux.

Environnement et impact attendu

La thèse se déroulera à l’IETR (Institut d’Electronique et des Technologies du NuméRique) dans l’équipe VAADER et dans le cadre du projet ESOS (Electronique Soutenable, Ouverte et Souveraine – https://esos.insa-rennes.fr ) , en collaboration avec l’équipe DREAM de l’Institut Pascal, Clermont Ferrand. La thèse bénéficiera du dynamisme du projet ESOS (budget 6,4M€, 2023-28) qui développe une forte expertise sur l’analyse du cycle de vie de l’électronique et l’éco-conception. Les anciens séminaires ESOS sont disponibles ici : https://codimd.math.cnrs.fr/s/XBacPiRc9#

La thèse sera codirigée par le Dr Maxime Pelcat et le Pr François Berry, et conseillée par le Dr Thibaut Marty. Le Pr Berry est responsable de l’équipe DREAM spécialisée dans la conception de caméras intelligentes à l’Institut Pascal et professeur à l’Université Clermont Auvergne. Le professeur Berry possède une longue expérience de recherche sur la conception et l’étude de caméras intelligentes. Le professeur Berry est également conseiller scientifique chez Sma-RTy, une PME italienne qui conçoit des caméras intelligentes, incluant le traitement d’images proche du capteur et l’apprentissage profond. Le Dr Pelcat dirige le projet ESOS sur l’électronique durable, ouverte et souveraine. Ses recherches portent sur l’étude des propriétés physiques des systèmes informatiques. Le Dr Marty est spécialisé dans la conception d’architectures numériques et membre de l’équipe du projet ESOS.

Emplacement

Equipes Vaader, laboratoire IETR – INSA Rennes, 20 Avenue des Buttes de Coësmes , 35708 Rennes, France

Expérience à acquérir pendant le doctorat

  • Durabilité et analyse du cycle de vie
  • Conception du système de vision
  • Ecoconception matérielle
  • Processus de recherche
  • Travail d’équipe et collaborations

Le candidat doit être titulaire d’un master en génie électrique ou en informatique , avec une expérience ou des compétences dans les domaines suivants :

  • Compétences en C, C++, Python (obligatoire),
  • VHDL ou Verilog (obligatoire)
  • Modèles statistiques (appréciés)
  • Optimisation et machine learning (apprécié)
  • Analyse du cycle de vie et écoconception (apprécié)
  • L’anglais parlé et écrit est obligatoire

Les références

[B14] Birem, M. et Berry, F. (2014). DreamCam : une architecture de caméra intelligente modulaire basée sur FPGA. Journal de l’architecture des systèmes, 60(6), 519-527.

[D21] Delbracio, M., Kelly, D., Brown, MS et Milanfar, P. (2021). Photographie informatique mobile : une visite guidée. Revue annuelle de Vision Science, 7, 571-604.

[G21] Gupta, U., Kim, YG, Lee, S., Tse, J., Lee, HHS, Wei, GY,… et Wu, CJ (février 2021). À la poursuite du carbone : l’insaisissable empreinte environnementale de l’informatique. En 2021, Symposium international de l’IEEE sur l’architecture informatique haute performance (HPCA) (pp. 854-867). IEEE.

[K06] King, AM, Burgess, SC, Ijomah, W. et McMahon, CA (2006). Réduire les déchets : réparer, reconditionner, remanufacturer ou recycler ?. Développement durable, 14(4), 257-267.

[K07] Klausner, A., Tengg, A. et Rinner, B. (septembre 2007). Classification des véhicules sur des caméras intelligentes multicapteurs utilisant la fusion de fonctionnalités et de décisions. En 2007, première conférence internationale ACM/IEEE sur les caméras intelligentes distribuées (pp. 67-74). IEEE.

[M20] Mosleh, A., Sharma, A., Onzon, E., Mannan, F., Robidoux, N. et Heide, F. (2020). Optimisation de bout en bout du matériel dans la boucle des pipelines de traitement d’images de caméra. Dans Actes de la conférence IEEE/CVF sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (pp. 7529-7538).

[M21] Moreau, N., Pirson, T., Le Brun, G., Delhaye, T., Sandu, G., Paris, A., … & Raskin, JP (2021). L’électronique non durable pourrait-elle soutenir la durabilité ?. Durabilité, 13(12), 6541.

[P22] Pirson, T., Delhaye, TP, Pip, A., Le Brun, G., Raskin, JP, & Bol, D. (2022). L’empreinte environnementale de la production de circuits intégrés : examen, analyse et leçons des tendances historiques. Transactions IEEE sur la fabrication de semi-conducteurs.

[R10] Real, F., Berry, F. et Shi, Y. (2010). Caméras intelligentes : principes fondamentaux, technologies et applications. Caméras intelligentes, Springer, 10, 978-1.

[U22] Udit Gupta, Young Geun Kim, Sylvia Lee, Jordan Tse, Hsien-Hsin S. Lee, Gu-Yeon Wei, David Brooks et Carole-Jean Wu. 2022. À la poursuite du carbone : l’empreinte environnementale insaisissable de l’informatique. IEEE Micro 42, 4 (juillet-août 2022), 37-47. https://doi.org/10.1109 /MM.2022.3163226.

Caractéristiques de l'emploi

Catégorie emploiArchitecture, Construction & Urbanisme, Informatique, Doctorat

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