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Séance de cours

Edge AI Caractéristiques de l'application

Description

Cette séance de cours explore différents scénarios d'applications d'intelligence artificielle en périphérie, en se concentrant sur la surveillance de la température dans les salles. Il examine les variations de configuration, l'analyse de la consommation d'énergie et l'impact des unités de gestion de l'énergie sur l'ensemble du système.

Dans MOOC

Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

Source officielle

Concepts associés (28)

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

Algorithme de colonies de fourmis

Les algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Energy consumption

Energy consumption is the amount of energy used. In the body, energy consumption is part of energy homeostasis. It derived from food energy. Energy consumption in the body is a product of the basal metabolic rate and the physical activity level. The physical activity level are defined for a non-pregnant, non-lactating adult as that person's total energy expenditure (TEE) in a 24-hour period, divided by his or her basal metabolic rate (BMR): Topics related to energy consumption in a demographic sense are: Wo

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Séances de cours associées (32)

Optimisation de l'énergie dans les systèmes de mémoire

Explore l'optimisation de l'énergie dans les systèmes de mémoire, en soulignant l'importance des hiérarchies de mémoire et des compromis entre fiabilité et actualité.

Stratégies d'optimisation de l'énergie

Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.

Modèle MILP et jours typiques par FM

Discute du modèle MILP, des jours typiques, du regroupement et de l'analyse des périodes extrêmes dans l'optimisation des systèmes énergétiques.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Spark avancé: partitionnement et optimisation

Explore les sujets avancés de Spark comme les stratégies de partitionnement, l'optimisation de la mémoire et les opérations de shuffle pour une exécution efficace des tâches.

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