Architecture neuromorphique pour l'identification de menaces radiologiques dans le cadre des applications de sécurité – NANTISTA

Ce partenariat collaboratif public-privé d’une durée de 42 mois vise à développer une plateforme de détection unifiée de menaces radiologiques, capable de discrimination neutron-gamma en temps réel et d’identification de radionucléide en temps réel, avec l’utilisation de scintillateurs plastiques. Une stratégie de traitement de signal originale est proposée, basée sur des réseaux de neurones artificiels impulsionnels, pour permettre l’identification rapide de radionucléides, même avec peu d’activité et pour des mélanges. Ce projet s’appuie sur les scintillateurs organiques solides robustes et à faible cout développés précédemment dans le projet ANR Neutromania, et sur des travaux récents dans les neurosciences qui montrent que des algorithmes évènementiels d’apprentissage et de reconnaissance permettent un décodage optimal d’une population de codes. L’ambition de ce projet est de rendre possible le déploiement à faible cout et à grande échelle de systèmes de détection et d’identification de menaces radiologiques par les états, dans le but de juguler le trafic illégale de matériel radioactif par des groupes mafieux ou terroristes, ce qui constitue une menace sévère pour les populations et la santé des personnes à proximité.
L’approche de traitement de signal que nous proposons pour cette plateforme s’inspire de principe de fonctionnement de la cochlée biologique, qui code temporellement le spectre sonore avec des bancs de filtres passe-bandes. Les réseaux de neurones impulsionnels ont pris une envolée considérable sur la dernière décennie, pour la modélisation en neuroscience, mais aussi pour la mise au point de modèles de calcul efficaces et performants, pour l’apprentissage et la reconnaissance de données codées temporellement. Dans la cochlée, chaque canal répond à une petite bande de fréquence et l’activité impulsionnelle globale de sortie correspond à un codage probabiliste du stimulus d’entrée. Ceci est très similaire aux signaux de détections des désintégrations nucléaires, où les évènements peuvent être filtrés en fonction de leur énergie.
En plus du prétraitement du signal classique et de nouveaux traitements impulsionnels, une technique de traitement du signal efficace à base de réseau de neurones doit être développée pour la discrimination neutron-gamma. Sur la base de réseaux de neurones, une alternative à la spectroscopie traditionnelle sera développée, dans le but d’obtenir une identification rapide et précise de radionucléides. Dans ce but, un dispositif d’acquisition de signaux sera conçu, en association avec une architecture matérielle de traitement de signal numérique, pour réaliser le prototype complet d’une plateforme à faible cout pour la détection et l’identification de menaces nucléaires. Une base de données expérimentale sera constituée pour qualifier les capacités d’identification de radionucléides et de discrimination neutron/gamma du prototype et pour préparer des tests en environnement réel.
Alors que les scintillateurs organiques constituent un cas d’étude favorable, l’approche proposée devra être capable de fonctionner avec des scintillateurs disponibles sur étagère. En termes d’industrialisation, les scintillateurs plastiques sont moins chers, moins sensibles aux variations de température, robustes et manufacturables en gros volumes, ce qui en fait de bons candidats pour un déploiement à faible cout et à grande échelle. Enfin, la conception d’une nouvelle génération de traitement de signal pour de tels détecteurs peut faire la différence pour permettre une industrialisation facile et rapide de notre solution, en comparaison des approches actuellement couteuses et dangereuses.