Modélisation de données temporelles, rythmiques et de synchronisations sociales par réseaux de neurones impulsionnels – MODPULS

La temporalité des informations est déterminante pour notre compréhension du monde. La synchronisation entre différents évènements guide ainsi notre perception et nos actions dans de nombreuses tâches. La compréhension de la parole est par exemple améliorée par la lecture sur les lèvres dans un contexte de synchronisation entre perception visuelle et sonore. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones impulsionnels offrent un paradigme inspiré du fonctionnement du cerveau humain, qui est basé sur la synchronisation entre impulsions neuronales. Ces réseaux de neurones pourraient permettre des traitements moins couteux en termes de matériel et de temps, et remplacer à termes les réseaux de neurones classiques utilisés dans le domaine de l’apprentissage automatique. Ils offrent par ailleurs des possibilités inédites de traitement des données temporelles et d’analyse de synchronisations. Le projet MODPULS ambitionne d’étudier les possibilités et les limites de l’utilisation de réseau de neurones impulsionnels pour l’analyse de données temporelles liées à la synchronisation, au rythme, et mouvement humain. Nous proposons de créer un jeu de données temporelles et rythmiques de différentes natures et complexités, associant audio, vidéo et données de mouvement humain. La mise en œuvre de tâches d’analyse de synchronisation par réseaux de neurones impulsionnels offrira des possibilités de contributions scientifiques innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’analyse fine de données temporelles ouvre de plus le champ à nombreuses applications, notamment dans les sciences humaines, par exemple par l’intermédiaire de l’analyse de rythmes musicaux, mais aussi dans le domaine médical grâce à l’analyse thérapeutique des synchronisations sociales.