Contexte/Problématique
L’utilisation des réseaux de neurones a pris son envol depuis quelques années avec le développement fulgurant de l’intelligence artificielle. On retrouve des réseaux de neurones convolutifs (ou de convolution, CNN) dans plein d’applications.
Dans le domaine de la communication sans fil, un réseau de neurones peut s’avérer utile pour développer une radio dite « cognitive » qui est capable d’optimiser, par exemple, l’utilisation du spectre de fréquence en détectant les plages non-utilisées, ou connaitre les caractéristiques des signaux dans le spectre d’utilisation de la radio.
Ce projet vise à développer une solution à CNN sur une plateforme de radio logicielle de type USRP N210 d’Ettus Research.
Objectifs de conception
Les étudiants de l’ÉTS se familiariseront avec une véritable plateforme de radio logicielle. Ils développeront le code embarqué permettant de capturer les signaux RF, d’exécuter le réseau de neurones et de communiquer l’information à l’ordinateur hôte. Le choix et l’entrainement du réseau sera un exercice de recherche. L’implantation d’algorithmes performants demandera peut-être l’utilisation du langage assembleur (C/C++ et/ou Python).
Besoins/Contraintes
Le projet implique l’utilisation d’une radio logicielle de type USRP N210 d’Ettus Research https://www.ettus.com/product/details/UN210-KIT
Le projet implique aussi le développement du logiciel embarqué en C/C++ à l’aide de la suite d’outils OPENCL.
Livrables
Les principaux résultats attendus sont un cahier des charges complet, une recherche bibliographique, le code C/C++ embarqué, le code et les signaux servant à l’apprentissage, une analyse de la performance de la solution retenue ainsi qu’une démonstration en temps réel.
