Description
Date depot: 7 septembre 2023
Titre: Intelligence artificielle scalable, explicable et responsable pour la Vision Artificielle
Directeur de thèse:
Daniel RACOCEANU (ICM)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Images et vision
Resumé: L'œil est une fenêtre ouverte sur le cerveau ; si cette fenêtre est fermée (chez les personnes aveugles ou chez les déficients visuels), le cerveau est privé d’une perception visuelle utile, et par voie de conséquence, de la possibilité de mener une vie normale. La cécité est une condition dévastatrice qui affecte une proportion considérable d'entre nous, les interventions pharmacologiques ou technologiques n'apportant que peu d'avantages. Ce projet de doctorat aborde cette question fondamentale, en faisant appel à une intelligence artificielle extensible et explicable.
Une solution possible est la vision artificielle, mais les prothèses rétiniennes ou corticales actuelles n'ont qu'un succès limité. Nous proposons de restaurer la vision centrale, en utilisant les récentes percées de l'approche de l'intelligence artificielle interprétable. Dans un premier temps, nous développerons une conversion neuromorphique en temps réel d'images vidéo en d’autres modalités perceptives sensorielles, dans le but de guider le patient dans sa navigation.
Au cours de ce processus, l'IA optimisera la sélection des caractéristiques les plus saillantes des scènes visualisées, en ne fournissant que les informations spatiales les plus pertinentes et en ignorant le bruit visuel. Notre équipe multidisciplinaire d'experts (informaticiens, neuroscientifiques, cliniciens, neurochirurgiens, etc.) est convaincue que ces nouveaux systèmes, qui permettent de sélectionner et de délivrer exclusivement les informations pertinentes, peuvent améliorer l'expérience visuelle et la qualité de vie.
Résumé dans une autre langue: The eye is an open window to the brain; if this window is closed (in blind or visually impaired persons), the brain will not lead a normal life. Blindness is a devastating condition that will affect a considerable proportion of us, with only little benefit from pharmacological or technological interventions. This PhD project addresses this fundamental issue, involving scalable explainable artificial intelligence.
A possible solution is artificial vision, but the current retinal or cortical prosthesis have limited success. We propose restauration of central vision, by using recent breakthroughs of interpretable AI-approach. As a first step, we will develop neuromorphic, real-time conversion of video images (taken with a portable camera) into other sensory modalities, aiming to guide the patient in his navigation.
During this process, AI will optimise selection of the most salient features of the viewed scenes, providing only highly relevant spatial information and ignoring visual noise.
Ultimately, we will aim to use simplified, highly AI-processed afferent signals, to achieve artificial vision. The belief of our expert multidisciplinary team (computer scientists, neuroscientists, neurosurgeons, etc.) is that such novel systems, allowing selection and exclusive delivery of salient information, may provide improved visual experience and increased quality of life.
Doctorant.e: Sarbout Ilias