Algorithmes pour la modélisation du système visuel: de la vision naturelle aux applications numériques. – KEOpS

On peut résumer la méthode scientifique en parlant d'une plate-forme interdisciplinaire pour la traduction de neurosciences en bio-ingénierie, permettant de faire converger (i) des observations expérimentales avec (ii) l'analyse de données et de modèles, impliquant une articulation fine entre calcul distribué bio-inspiré et le traitement des signaux neuronaux cérébraux (codage / décodage). Des résultats concrets, à haut niveau de conception et de mise en oeuvre du traitement de séquences d'images naturelles, ont aussi été obtenus. En voici les grandes lignes : Dynamique du comportement non-standard des cellules de la rétine en présence de séquences d'images naturelles. Identification des opérateurs non-linéaires modélisant ces capteurs non-standard de traitement des images naturelles. Analyse statistique de la réponse et du codage neuronal dans la rétine des vertébrés, dans le cadre de la physique statistique. Conception informatique et développement numérique d'un système de vision précoce non standard. Intégration de ces modules sensoriels dans une architecture sensorielle expérimentale mettant en œuvre les processus du système visuel pré-cortical.

Avec trois grands résultats au bout du chemin.

Les biologistes de l'équipe chilienne ont monté le poste expérimental permettant d'étudier l'influence d'une séquence d'images naturelles sur les réponses ganglionnaires multiples, outils logiciels compris. Ils commencent à produire des résultats expérimentaux nouveaux et que seules quelques équipes internationales sont en mesure d'obtenir. La preuve de cette excellence est donnée aussi par la production de modèles bio-physiques explicatifs originaux.
Côté français, les travaux théoriques ont été incarnés dans le logiciel EnaS enas.inria.fr, ce qui les rend directement utilisables soit sous forme d'application avec son interface graphique, soit sous forme de routines interfaçables avec d'autres logiciels existants. C'est la méthode d'analyse statistique de train d'impulsions neuronales (potentiel d'actions) venant de plusieurs neurones la plus générale dont dispose la communauté scientifique aujourd'hui : la classe de modèles analysables englobe tous les modèles actuellement connus.
De plus, si les modèles de détection d'événements visuels proposés dans ce projet sont vraiment pertinents, ils doivent aussi être applicables au traitement algorithmiques de séquences vidéos. Cette dernière étape a été atteinte avec la fourniture de briques logicielles (http://mnemosyne.gforge.inria.fr/lelaa) qui fonctionnent sur des séquences d'images réelles et reproduisent les mécanismes fonctionnels en question, y compris sur des séquences visuelles complexes.

Nous considérons que les principaux résultats sont:
1: Montrer l'intérêt du modèle animal considéré dans notre projet comme un modèle pertinent pour étudier les maladies d'Alzheimer
2: Fournir une démonstration numérique de détection d'événement visuel de la rétine non-standard.
3: Étendre l'analyse des propriétés statistiques des trains de potentiels, au-delà des limites habituelles de méthodes paramétriques et non paramétrique
4: Fournir un middle-ware pour l'analyse de la séquence naturelle basée sur des méthodes d'inspiration biologique
5: Proposer des modèles de la rétine pour améliorer les modèles usuels de la vision précoce, y compris en vue d'applications robotiques,
Avec plusieurs autres résultats «secondaires»: un dispositif pour enregistrer des séquences d'images naturelles dans des conditions écologiques réalistes, une plate-forme de vision en temps réel robotique avec la mise en œuvre de l'exploration visuelle basée sur le comportement saccadé humain, une plate-forme logicielle d'expérimentation de modèles systémiques du cerveau dans des paradigmes de survie réalistes.

Plus d'une quinzaine de publications et une cinquantaine de communications.

La production scientifique, dont la moitié résulte de travaux partenariaux (internationaux Chili-France et pluri-disciplinaires neuroscience et computationnel), repousse donc l'état de l'art à la fois sur les méthodes d'analyse de trains d'impulsions neuronaux et sur les modèles qui en rendent compte, mais aussi sur les expérimentations numériques qui permettent donc de confronter les modèles non seulement aux données biologiques mais aussi aux simulations informatiques, permettant d'aller plus loin et de manière plus parcimonieuse vis à vis de la matière vivante. Une plateforme d'expérimentation de mécanismes comportementaux a été mise en place (http://virtualenaction.gforge.inria.fr) pour étudier aussi les aspects fonctionnels de tels modèles.
Au delà de la production académique, on notera la production d'un chapitre pour l'enseignement et d'articles large public de partage de la culture scientifique liée à ces sujets.

L'étude des solutions biologiques aux problèmes physique de la perception visuelle offre une riche source d'inspiration pour la conception de systèmes sensoriels artificiels bio-inspirés. Une meilleure compréhension du codage sensoriel sous-jacent peut avoir des applications fructueuses, en vision incarnée et à long terme pour les personnes ayant des facultés visuelles affaiblies. L'ensemble du corpus de connaissances produit va aider à mieux comprendre la façon dont le cerveau fonctionne.

Des équipes multidisciplinaires chiliennes et françaises de recherche ayant une expertise en biologie sensorielle, en modélisation mathématique, en neuroscience computationnelle et en vision par ordinateur, proposent d'associer leurs complémentarités pour attaquer le verrou scientifique lié aux observations récentes et relativement incomprises des comportements non-standard des cellules ganglionnaires de la rétine, en présence de stimuli naturels dynamiques. Ces capteurs neuronaux, en conditions naturelles, exhibent une dynamique riche, parcimonieuse et robuste. La formalisation du codage utilisé permettra en terme de bio-ingénierie, leur traduction en de véritables operateurs visuels artificiels hautement non-linéaires.

C'est donc une plate-forme interdisciplinaire pour la traduction de neurosciences en bio-ingénierie qui se monte ici, permettant de faire converger (i) des observations expérimentales avec (ii) l'analyse de données et de modèles, impliquant une articulation fine entre calcul distribué bio-inspiré et le traitement des signaux neuronaux cérébraux (codage / décodage). En corollaire, la résolution de tels problèmes en neurosciences modernes exige des équipements électroniques et de calcul sophistiqués, elle fournit donc de grandes opportunités à des ingénieurs en électronique et en informatique et à des biologistes au Chili et en France. On peut donc s'attendre à un résultat concret, à haut niveau de conception et de mise en œuvre, pour le traitement de séquences d'images naturelles, au delà de ce que l'état de l'art permet à ce jour.

Concrètement, ce projet va fournir de nouveaux faits expérimentaux sur le comportement des cellules non-standard de la rétine dans le cas de scénarios naturels, l'application de méthodes et d'outils statistiques de haut niveau à la conception d'opérateurs visuels innovants, un logiciel ouvert pour la mise en œuvre numérique des concepts précédents et une plateforme d'expérimentation pour évaluer les résultats obtenus.

Thèmes de recherche:
   -1 - Dynamique du comportement non-standard des cellules de la rétine en présence de séquences d'images naturelles.
   -2 – Identification des opérateurs non-linéaires modélisant ces capteurs non-standard de traitement des images naturelles.
   -3 - Analyse statistique de la réponse et du codage neuronal dans la rétine des vertébrés, dans le cadre de la physique statistique.
   -4 – Conception informatique et développement numérique d'un système complet de vision précoce non standard.
  - 5 – Intégration de ses modules sensoriels dans une architecture sensorielle complèet et étude expérimentale dans le cas de sources visuelles dégradées.

Cette proposition répond à la nécessité de renforcer les collaborations conjointes liées aux progrès scientifiques et technologiques, entre la France et le Chili, qui ont une longue tradition d'échanges culturels et scientifiques sur ces sujets. Toutefois, le défi de faire de la science ensemble est toujours à relever. Jusqu'à cette année, tous les projets de collaboration disponibles à partir CONICYT-CNRS-INRIA-INSERM-ECOS ont été pour de courtes visites et des échanges d'étudiants. Nous voyons maintenant une occasion fantastique pour faire un "vrai" projet scientifique commun, et nous prévoyons également que le domaine des STIC aura un impact considérable sur l'éducation, en S & T et le transfert à une variété de domaines tels que la biomédecine, la robotique ou l'intelligence mécanique.