L’année 2020 a marqué le début d’une nouvelle période pour CominLabs avec sa prolongation de 5 ans. Après l’appel à projets CominLabs 2020, sept projets ont été sélectionnés par le conseil d’administration de CominLabs sur la base de l’évaluation faite par le Comité Scientifique International.
Affinity
Le projet Affinity étudiera, qualitativement et quantitativement, l’influence de l’« affinité » sur le comportement des personnes souffrant de troubles du spectre de l’autisme (TSA). L’objectif global est de définir des recommandations adaptées à chaque personne autiste en fonction de son affinité spécifique. L’affinité peut être un objet, une passion, un domaine de connaissance, un intérêt spécifique sur lequel les personnes autistes se concentrent. Elles développent des compétences à partir de cet investissement fort et s’ouvrent au lien social et au langage. Ces recommandations seront le résultat de deux travaux complémentaires suivant deux approches différentes. Le premier produira des mesures statistiques liées à la vision par ordinateur et à des cadres d’exploration de données, qui évalueront quantitativement l’influence de l’affinité sur les comportements des personnes atteintes de TSA. Le second sera lié à la psychanalyse (qui considère chaque personne comme unique, et fonde son éthique sur la singularité de l’autisme en travaillant avec des affinités électives spécifiques à l’esprit autistique).
Expériences de suivi oculaire sur des images d’affinité et des images neutres. Le taux de suivi sur les images d’affinité est beaucoup plus élevé.
DATERAC
Le projet DATERAC a pour objectif de développer deux approches innovantes de reconfiguration de circuits et d’antennes micro-ondes pour les futurs systèmes de communication tant civils que militaires (5G et au-delà, radar automobile, IoT, constellations de satellites). La première solution reposera sur le contrôle électrique de jonctions semi-conductrices directement intégrées dans un substrat de silicium grâce à des zones dopées localisées. Elle offrira une grande flexibilité en termes de taille et de forme des jonctions et plus généralement pour la conception de composants reconfigurables électriquement. La seconde solution s’appuiera sur le contrôle optique de l’état (amorphe ou cristallin) des verres de chalcogénure, permettant une importante variation de leur conductivité. L’objectif final est de combiner ces deux solutions pour concevoir des systèmes permettant de contrôler simultanément et indépendamment plusieurs caractéristiques de composants et d’antennes micro-ondes (fréquence centrale, bande passante, diagramme de rayonnement, polarisation, etc.).
dnarXiv
Le projet dnarXiv étudiera l’archivage d’information sur des molécules d’ADN.
L’ADN offre en effet l’avantage d’une densité de mémorisation de 1000 à 10 000 fois plus grande que les technologies actuelles. L’objectif est de mettre en place une chaîne de traitement prototype afin de démontrer la faisabilité de ce nouveau moyen de stockage en s’appuyant sur les dernières biotechnologies : la synthèse enzymatique (écriture de l’information) et le séquençage nanopore (lecture de l’information).
D’un point de vue numérique, les axes de recherche se concentrent plus particulièrement sur la manière de coder l’information sur les molécules d’ADN et sur les techniques à mettre en œuvre pour en assurer la sécurité.
DynaLearn
Quand les réseaux neuronaux rencontrent la physique.
Les réseaux de neurones sont des modèles puissants utilisés en apprentissage automatique, mais mal compris d’un point de vue théorique. Une ligne de recherche récente consiste à étudier le flux d’informations dans ces réseaux du point de vue des systèmes dynamiques et de la physique qui leur est associée. Le projet Dynalearn explorera comment la formulation dynamique du processus d’apprentissage peut aider à mieux comprendre les architectures neuronales profondes, ainsi qu’à proposer de nouveaux paradigmes d’apprentissage basés sur la régularisation du flux d’information. En outre, en exploitant de nouvelles architectures neuronales et les données disponibles, DynaLearn concevra de nouveaux modèles de simulation dynamique basés sur les données, avec des applications dans l’observation de la terre et l’imagerie médicale.
MAMBO
Les robots aériens répondent à de nombreux besoins industriels, mais leur capacité de préhension, réduite à une pince métallique, n’est pas adaptée à des objets complexes. Le projet MAMBO (MAnipulation with Multiples drones for soft BOdies) propose une solution inédite : étudier et développer une pince souple composé d’un corps mou, actionné par des drones, et susceptible de supporter une grande déformation et ainsi de s’adapter à n’importe quelle forme d’objet. Légers, les pinces souples peuvent être de grande taille et n’ont pas d’impact sur l’autonomie des drones.
PKSTIM
La maladie de Parkinson touche plus de 160 000 patients en France, et le grand public connaît cette maladie principalement pour ses symptômes moteurs. Pourtant, les patients atteints de la maladie de Parkinson souffrent également de troubles dits « non-moteurs », affectant la mémoire ou le contrôle de certains comportements impulsifs. Actuellement, aucun médicament n’est capable de soulager ces troubles, ce qui motive le développement de nouvelles approches thérapeutiques pour améliorer la qualité de vie des patients. Le projet PKSTIM propose d’analyser, pour la première fois, l’emploi d’une technique non-invasive de stimulation électrique du cerveau pour améliorer la mémoire dite « de travail » chez des patients atteints de la maladie de Parkinson. De plus, en utilisant la modélisation numérique neuro-électrique, le projet PKSTIM va évaluer l’intérêt de nouveaux signaux de stimulation qui pourraient maximiser l’efficacité clinique de la stimulation électrique non-invasive du cerveau.
L’objectif général de PKSTIM est donc d’améliorer la qualité de vie des patients atteints de la maladie de Parkinson, et de proposer une technologie innovante de stimulation non-invasive du cerveau qui pourrait également être utilisée dans d’autres maladies neurologiques.
WASSAP
Le trafic de données sur des réseaux sans fil est multiplié par 100 tous les dix ans et la tendance est encore plus forte avec les prochains réseaux 5G. Le débit de données est en quelque sorte proportionnel à la largeur de bande totale disponible, qui peut à son tour être plus grande à des fréquences plus élevées. Les communications sans fil sub-THz sont capables de fournir les largeurs de bande requises par les futurs systèmes sans fil au-delà de la 5G. Cependant, les communications sans fil dans ces bandes de fréquences sont altérées en raison des énormes pertes de propagation, de plusieurs pics d’absorption atmosphérique, de la puissance de sortie relativement faible fournie par les dispositifs commerciaux à température ambiante, et des formes d’onde qui ne sont pas parfaitement adaptées aux caractéristiques spécifiques du canal sub-THz. Le projet WASSAP contribuera à une nouvelle génération de systèmes sans fil sub-THz. Il étudiera une approche photonique (réseaux de photo-mélangeurs directement excités par des fibres optiques) pour augmenter la puissance rayonnée par les modules de transmission. En outre, des formes d’onde optimisées seront proposées pour satisfaire aux exigences du canal sub-THz et pour maximiser les efficacités spectrale et énergétique du matériel développé.
