Séance de cours

L’efficacité énergétique dans l’IoT

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours présente une interview du professeur Luca Benini, axée sur l’efficacité énergétique dans les systèmes IoT. Le professeur Benini aborde les défis de l'efficacité énergétique, de la sécurité, de l'optimisation des coûts et du traitement des données en temps réel dans la conception IoT. Il met l'accent sur le passage à l'edge computing et l'intégration de réseaux neuronaux plus importants dans des appareils à puissance limitée. La discussion couvre également l'équilibre entre les solutions homogènes et hétérogènes dans la conception de capteurs IoT, l'importance de l'intelligence et de la flexibilité des capteurs et le besoin continu d'innovation en ingénierie à l'ère du ralentissement des progrès technologiques.

Dans MOOC

Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

L'internet des objets (IdO) et les appareils connectés intelligents ont radicalement changé la façon dont notre monde fonctionne et dont les entreprises opèrent et créent de nouvelles activités. Voulez-vous apprendre les principes fondamentaux de l'IoT ? Ce cours est fait pour vous ! Dans ce cours, nous fournissons une vue d'ensemble des technologies IoT sous-jacentes et de leurs applications commerciales. Ce cours est une introduction à l'IoT et explique pourquoi il s'agit d'un concept en constante évolut

Source officielle

Concepts associés (23)

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Mélange

vignette|Mélange hétérogène de soufre et de fer. Un mélange est une association de deux ou plusieurs substances solides, liquides ou gazeuses qui n'interagissent pas chimiquement. Le résultat de l'opération est une préparation aussi appelée « mélange ». Les substances mélangées sont étroitement juxtaposées dans un même espace, chacune gardant ses propriétés physiques et chimiques. Les éléments mélangés peuvent être séparés de nouveau par l’action d'un procédé physique.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Sûreté

En politique, la sûreté est la protection contre le pouvoir ou la violence, le danger ou les menaces. Plus particulièrement, dans la déclaration des Droits de l'homme et du citoyen de 1789, la sûreté est la garantie dont dispose chaque être humain contre l'arbitraire (du pouvoir) : par exemple une arrestation, un emprisonnement ou une condamnation. En droit constitutionnel français, la sûreté est, avec la liberté, la propriété, et la résistance à l'oppression, l'un des quatre « droits naturels et imprescriptibles de l'homme », selon l'article 2 de la déclaration des droits de l'homme et du citoyen de 1789.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Le deep learning dans le contexte de l’IoT MOOC: Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

Plongez dans le deep learning pour la classification des images et des objets dans les systèmes IoT, y compris les techniques de clustering et les problèmes de confidentialité.

Vue d'ensemble de la fiabilité

Explore la fiabilité dans l'automatisation industrielle, couvrant la fiabilité, la sécurité, les caractéristiques des pannes et des exemples de sources de défaillance dans diverses industries.

Réactions de Redox : demi-réactions, potentiels et applications

Explore les réactions redox, les potentiels d'électrodes et leurs utilisations pratiques en électrochimie.

SwissCovid: Appli Proximity-Tracing contre COVID-19

Explore l'application SwissCovid, une solution de recherche de proximité contre COVID-19, couvrant les aspects techniques, le renforcement de la confiance, la confidentialité, la sécurité et la collaboration avec Google et Apple.

Systèmes multi-échelles d'ingénierie: Nano-Tera 2016

Explore les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur les innovations des laboratoires à la vie quotidienne.

Afficher plus

Concepts associés (23)

Réseau de neurones récurrents

Mélange

Réseau de neurones artificiels

Sûreté

Neural network

Afficher plus