Description
Date depot: 28 septembre 2020
Titre: Intelligence artificielle pour l'interprétation d'un bitstream pour la reconfiguration des FPGA
Directeur de thèse:
Andrea PINNA (LIP6)
Directeur de thèse:
Sébastien PILLEMENT (IETR)
Domaine scientifique: Sciences pour l'ingénieur
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
La thèse fait partie du programme CNRS PRC en collaboration avec l'Université de Toronto (Canada). Cela implique des périodes de visite au Canada pendant les trois années de la thèse. La thèse se déroulera au sein de l'équipe SYEL du Laboratoire d'Informatique Paris 6 (LIP6) de la Sorbonne-Université de Paris et sera co-encadrée par le Prof. Sébastien PILLEMENT, du laboratoire IETR de Nantes.
Le résultat attendu de cette thèse est une preuve de concept pour l'interprétation du flux binaire à travers des modèles d'apprentissage automatique et d'inférence afin de traduire une configuration matérielle d'architecture d'un algorithme en un autre. À court et moyen terme, les objectifs à atteindre sont les suivants:
- l'interprétation du bitstream: définition d'un modèle bidimensionnel d'un bitstream représentant la distribution spatiale de l'architecture reconfigurable par ses blocs élémentaires et leur configuration (analyseur du bitstream);
- l'exploration d'un modèle de réseau convolutionnel profond enrichi d'un modèle d'inférence de sortie hybride. Ce réseau aura en entrée le modèle bidimensionnel du train de bits et en sortie les différentes fonctions logiques (combinatoires et séquentielles) et leurs connexions.
Doctorant.e: Takougang Tchinda Sylvain