A brain-computer interface for navigation in virtual reality

L'interface cerveau-ordinateur (ICO) décode les signaux électriques du cerveau requise par l’électroencéphalographie et transforme ces signaux en commande pour contrôler un appareil ou un logiciel. Un nombre limité de tâches mentales ont été détectés et classifier par différents groupes de recherche. D’autres types de contrôle, par exemple l’exécution d'un mouvement du pied, réel ou imaginaire, peut modifier les ondes cérébrales du cortex moteur. Nous avons utilisé un ICO pour déterminer si nous pouvions faire une classification entre la navigation de type marche avant et arrière, en temps réel et en temps différé, en utilisant différentes méthodes. Dix personnes en bonne santé ont participé à l’expérience sur les ICO dans un tunnel virtuel. L’expérience fut a était divisé en deux séances (48 min chaque). Chaque séance comprenait 320 essais. On a demandé au sujets d’imaginer un déplacement avant ou arrière dans le tunnel virtuel de façon aléatoire d’après une commande écrite sur l'écran. Les essais ont été menés avec feedback. Trois électrodes ont été montées sur le scalp, vis-à-vis du cortex moteur. Durant la 1re séance, la classification des deux taches (navigation avant et arrière) a été réalisée par les méthodes de puissance de bande, de représentation temporel-fréquence, des modèles autorégressifs et des rapports d’asymétrie du rythme β avec classificateurs d’analyse discriminante linéaire et SVM. Les seuils ont été calculés en temps différé pour former des signaux de contrôle qui ont été utilisés en temps réel durant la 2e séance afin d’initier, par les ondes cérébrales de l'utilisateur, le déplacement du tunnel virtuel dans le sens demandé. Après 96 min d'entrainement, la méthode « online biofeedback » de la puissance de bande a atteint une précision de classification moyenne de 76 %, et la classification en temps différé avec les rapports d’asymétrie et puissance de bande, a atteint une précision de classification d’environ 80 %.

TactoColor : conception et évaluation d’une interface d’exploration spatiale du web pour malvoyants.

Nous nous intéressons, dans le cadre de cette recherche, à l’accès à l’internet des personnes malvoyantes. Plusieurs types d’outils destinés à ce public sont disponibles sur le marché, comme les lecteurs et les agrandisseurs d’écran, en fonction de l’acuité visuelle de la personne. Bien que ces outils soient utiles et régulièrement utilisés, les malvoyants (ainsi que les aveugles) évoquent souvent leur aspect frustrant. Plusieurs raisons sont citées, comme le manque d’organisation spatiale du contenu lu avec les lecteurs d’écran ou le fait de ne solliciter qu’un seul sens. La présente recherche consiste à adapter pour les malvoyants un système en développement le TactoWeb (Petit, 2013) qui permet une exploration audio-tactile du Web. TactoWeb a été conçu pour les handicapés ayant une cécité complète et n’offre donc aucune propriété visuelle. Nous proposons ici une adaptation du système pour les handicapés n’ayant qu’une déficience visuelle partielle. Nous espérons fournir à cette population des outils performants qui leur permettront de naviguer sur l’internet de façon efficace et agréable. En effet, grâce à une exploration non-linéaire (qui devrait améliorer l’orientation spatiale) et une interface multimodale (qui sollicite la vue, l’ouïe et le toucher), nous pensons réduire fortement le sentiment de frustration qu’évoquent les malvoyants. Nous avons posé l’hypothèse qu’une exploration non-linéaire et trimodale d’un site internet avec TactoColor est plus satisfaisante et efficace qu’une exploration non-linéaire bimodale avec TactoWeb (sans retour visuel). TactoColor a été adapté pour les malvoyants en ajoutant des indices visuels traduisant les composantes de la page (liens, menus, boutons) qui devraient rendre l’exploration plus aisée. Pour vérifier notre hypothèse, les deux versions du logiciel ont été évaluées par des malvoyants. Ainsi, les participants ont commencé soit avec TactoWeb, soit avec TactoColor afin de ne pas favoriser une des versions. La qualité de la navigation, son efficacité et son efficience ont été analysées en se basant sur le temps nécessaire à l’accomplissement d’une tâche, ainsi que la facilité ou la difficulté évoquée par le participant. Aussi, à la fin de chaque session, nous avons demandé leur avis aux participants, grâce à un questionnaire d’évaluation, ce qui nous a permis d’avoir leur retour sur notre logiciel après leur brève expérience. Tous ces relevés nous ont permis de déterminer que l’ajout des couleurs entraine une exploration plus rapide des pages web et une meilleure orientation spatiale. Par contre les performances très différentes des participants ne permettent pas de dire si la présence des couleurs facilite la complétion des tâches.

Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations

La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de fortes limites sur le temps de calcul. Il devient alors nécessaire de développer des méthodes spécialisées afin de résoudre approximativement ces problèmes, tout en calculant des bornes sur leurs valeurs optimales afin de prouver la qualité des solutions obtenues. Nous proposons d'explorer une approche de reformulation en nombres entiers guidée par la relaxation lagrangienne. Après l'identification d'une forte relaxation lagrangienne, un processus systématique permet d'obtenir une seconde formulation en nombres entiers. Cette reformulation, plus compacte que celle de Dantzig et Wolfe, comporte exactement les mêmes solutions entières que la formulation initiale, mais en améliore la borne linéaire: elle devient égale à la borne lagrangienne. L'approche de reformulation permet d'unifier et de généraliser des formulations et des méthodes de borne connues. De plus, elle offre une manière simple d'obtenir des reformulations de moins grandes tailles en contrepartie de bornes plus faibles. Ces reformulations demeurent de grandes tailles. C'est pourquoi nous décrivons aussi des méthodes spécialisées pour en résoudre les relaxations linéaires. Finalement, nous appliquons l'approche de reformulation à deux problèmes de localisation. Cela nous mène à de nouvelles formulations pour ces problèmes; certaines sont de très grandes tailles, mais nos méthodes de résolution spécialisées les rendent pratiques.

Agrégation de tensioactifs anioniques à une interface solide-aqueux induite par l'oxydation d'une monocouche auto-assemblée de ferrocenylalkanethiolates

L'oxydoréduction des monocouches auto-assemblées («Self-assembled monolayers ou SAMs) de ferrocenyldodecanethiolates sur une surface d'or (Fc(CH2)12SAu) dans des solutions aqueuses de n-alkyle sulfate de sodium (6, 8, 10 et 12 atomes de carbone) est étudiée par spectroscopie de résonance des plasmons de surface («Surface Plasmons Resonance ou SPR) couplée avec de la voltampérométrie cyclique (VC). La technique SPR est utilisée pour suivre en temps réel l'adsorption des tensioactifs en fonction du potentiel appliqué. Elle permet de quantifier l'épaisseur et le recouvrement des molécules adsorbées pour déterminer l'organisation des tensioactifs anioniques sur la SAM. La VC est utilisée afin de caractériser l'oxydation du groupement ferrocène en présence des n-alkyle sulfate de sodium qui s'associent à la SAM grâce à l'appariement entre le ferrocénium et le groupement sulfate. Des mélanges binaires d'alkylesulfates de différentes compositions sont utilisés dans le but de déterminer l'organisation induite par une réaction d'oxydoréduction. L'effet de la longueur de la chaîne d'hydrocarbures sur la quantité de tensioactifs anioniques adsorbés ainsi que les affinités relatives d'appariement des anions alkyle sulfate aux ferrocéniums sont rapportés dans ce mémoire. Ces surfaces électrosensibles permettront la détection de molécules amphiphiles et la compréhension du comportement de mélanges binaires de tensioactifs. Ainsi, ces travaux apporteront une avancée sur la modulation électrochimique de l'organisation de matériaux sur des substrats solides basée sur l'appariement d'ions.

Logiciel de génération de nombres aléatoires dans OpenCL

clRNG et clProbdist sont deux interfaces de programmation (APIs) que nous avons développées pour la génération de nombres aléatoires uniformes et non uniformes sur des dispositifs de calculs parallèles en utilisant l’environnement OpenCL. La première interface permet de créer au niveau d’un ordinateur central (hôte) des objets de type stream considérés comme des générateurs virtuels parallèles qui peuvent être utilisés aussi bien sur l’hôte que sur les dispositifs parallèles (unités de traitement graphique, CPU multinoyaux, etc.) pour la génération de séquences de nombres aléatoires. La seconde interface permet aussi de générer au niveau de ces unités des variables aléatoires selon différentes lois de probabilité continues et discrètes. Dans ce mémoire, nous allons rappeler des notions de base sur les générateurs de nombres aléatoires, décrire les systèmes hétérogènes ainsi que les techniques de génération parallèle de nombres aléatoires. Nous présenterons aussi les différents modèles composant l’architecture de l’environnement OpenCL et détaillerons les structures des APIs développées. Nous distinguons pour clRNG les fonctions qui permettent la création des streams, les fonctions qui génèrent les variables aléatoires uniformes ainsi que celles qui manipulent les états des streams. clProbDist contient les fonctions de génération de variables aléatoires non uniformes selon la technique d’inversion ainsi que les fonctions qui permettent de retourner différentes statistiques des lois de distribution implémentées. Nous évaluerons ces interfaces de programmation avec deux simulations qui implémentent un exemple simplifié d’un modèle d’inventaire et un exemple d’une option financière. Enfin, nous fournirons les résultats d’expérimentation sur les performances des générateurs implémentés.

Modèles et méthodes pour la planification de la récolte forestière

Ce projet de recherche a été réalisé avec la collaboration de FPInnovations. Une part des travaux concernant le problème de récolte chilien a été effectuée à l'Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) à Santiago (Chili).

Singlet Oxygen in Microporous Silica Xerogel:Quantum Yield and Oxidation at the Gas–Solid Interface

The quantum yields of singlet oxygen production and lifetimes at the gas–solid interface in silica gel material are determined. Different photosensitizers (PS) are encapsulated in parallelepipedic xerogel monoliths (PS-SG). PS were chosen according to their known photooxidation properties: 9,10-dicyanoanthracene (DCA), 9,10-anthraquinone (ANT), and a benzophenone derivative, 4-benzoyl benzoic acid (4BB). These experiments are mainly based on time-resolved 1O2 phosphorescence detection, and the obtained FD and tD values are compared with those of a reference sensitizer for production, 1H-phenalen-1- one (PN), included in the same xerogel. The trend between their ability to oxidize organic pollutants in the gas phase and their efficiency for production is investigated through photooxidation experiments of a test pollutant dimethylsulfide (DMS). The FD value is high for DCA-SG relative to the PN reference, whereas it is slightly lower for 4BB-SG and for ANT-SG. FD is related to the production of sulfoxide and sulfone as the main oxidation products for DMS photosensitized oxidation. Additional mechanisms, leading to C!S bond cleaveage, appear to mainly occur for the less efficient singlet oxygen sensitizers 4BB-SG and ANTSG.

Reinforcement Learning Approaches to Power System Scheduling

One major component of power system operation is generation scheduling. The objective of the work is to develop efficient control strategies to the power scheduling problems through Reinforcement Learning approaches. The three important active power scheduling problems are Unit Commitment, Economic Dispatch and Automatic Generation Control. Numerical solution methods proposed for solution of power scheduling are insufficient in handling large and complex systems. Soft Computing methods like Simulated Annealing, Evolutionary Programming etc., are efficient in handling complex cost functions, but find limitation in handling stochastic data existing in a practical system. Also the learning steps are to be repeated for each load demand which increases the computation time.Reinforcement Learning (RL) is a method of learning through interactions with environment. The main advantage of this approach is it does not require a precise mathematical formulation. It can learn either by interacting with the environment or interacting with a simulation model. Several optimization and control problems have been solved through Reinforcement Learning approach. The application of Reinforcement Learning in the field of Power system has been a few. The objective is to introduce and extend Reinforcement Learning approaches for the active power scheduling problems in an implementable manner. The main objectives can be enumerated as:(i) Evolve Reinforcement Learning based solutions to the Unit Commitment Problem.(ii) Find suitable solution strategies through Reinforcement Learning approach for Economic Dispatch. (iii) Extend the Reinforcement Learning solution to Automatic Generation Control with a different perspective. (iv) Check the suitability of the scheduling solutions to one of the existing power systems.First part of the thesis is concerned with the Reinforcement Learning approach to Unit Commitment problem. Unit Commitment Problem is formulated as a multi stage decision process. Q learning solution is developed to obtain the optimwn commitment schedule. Method of state aggregation is used to formulate an efficient solution considering the minimwn up time I down time constraints. The performance of the algorithms are evaluated for different systems and compared with other stochastic methods like Genetic Algorithm.Second stage of the work is concerned with solving Economic Dispatch problem. A simple and straight forward decision making strategy is first proposed in the Learning Automata algorithm. Then to solve the scheduling task of systems with large number of generating units, the problem is formulated as a multi stage decision making task. The solution obtained is extended in order to incorporate the transmission losses in the system. To make the Reinforcement Learning solution more efficient and to handle continuous state space, a fimction approximation strategy is proposed. The performance of the developed algorithms are tested for several standard test cases. Proposed method is compared with other recent methods like Partition Approach Algorithm, Simulated Annealing etc.As the final step of implementing the active power control loops in power system, Automatic Generation Control is also taken into consideration.Reinforcement Learning has already been applied to solve Automatic Generation Control loop. The RL solution is extended to take up the approach of common frequency for all the interconnected areas, more similar to practical systems. Performance of the RL controller is also compared with that of the conventional integral controller.In order to prove the suitability of the proposed methods to practical systems, second plant ofNeyveli Thennal Power Station (NTPS IT) is taken for case study. The perfonnance of the Reinforcement Learning solution is found to be better than the other existing methods, which provide the promising step towards RL based control schemes for practical power industry.Reinforcement Learning is applied to solve the scheduling problems in the power industry and found to give satisfactory perfonnance. Proposed solution provides a scope for getting more profit as the economic schedule is obtained instantaneously. Since Reinforcement Learning method can take the stochastic cost data obtained time to time from a plant, it gives an implementable method. As a further step, with suitable methods to interface with on line data, economic scheduling can be achieved instantaneously in a generation control center. Also power scheduling of systems with different sources such as hydro, thermal etc. can be looked into and Reinforcement Learning solutions can be achieved.

Monte Carlo simulation of interface alloying

An Ising-like model, with interactions ranging up to next-nearest-neighbor pairs, is used to simulate the process of interface alloying. Interactions are chosen to stabilize an intermediate "antiferromagnetic" ordered structure. The dynamics proceeds exclusively by atom-vacancy exchanges. In order to characterize the process, the time evolution of the width of the intermediate ordered region and the diffusion length is studied. Both lengths are found to follow a power-law evolution with exponents depending on the characteristic features of the model.

Freezing of 4He and its liquid-solid interface from density functional theory

We show that, at high densities, fully variational solutions of solidlike types can be obtained from a density functional formalism originally designed for liquid 4He . Motivated by this finding, we propose an extension of the method that accurately describes the solid phase and the freezing transition of liquid 4He at zero temperature. The density profile of the interface between liquid and the (0001) surface of the 4He crystal is also investigated, and its surface energy evaluated. The interfacial tension is found to be in semiquantitative agreement with experiments and with other microscopic calculations. This opens the possibility to use unbiased density functional (DF) methods to study highly nonhomogeneous systems, like 4He interacting with strongly attractive impurities and/or substrates, or the nucleation of the solid phase in the metastable liquid.

MgO/Ag(001) interface structure and STM images from first principles

The interface of MgO/Ag(001) has been studied with density functional theory applied to slabs. We have found that regular MgO films show a small adhesion to the silver substrate, the binding can be increased in off-stoichiometric regimes, either by the presence of O vacancies at the oxide film or by a small excess of O atoms at the interface between the ceramic to the metal. By means of theoretical methods, the scanning tunneling microscopy signatures of these films is also analyzed in some detail. For defect free deposits containing 1 or 2 ML and at low voltages, tunnelling takes place from the surface Ag substrate, and at large positive voltages Mg atoms are imaged. If defects, oxygen vacancies, are present on the surface of the oxide they introduce much easier channels for tunnelling resulting in big protrusions and controlling the shape of the image, the extra O stored at the interface can also be detected for very thin films.

Design and Programming of Cathodic Protection for SHIPS

In order to minimize the risk of failures or major renewals of hull structures during the ship's expected life span, it is imperative that the precaution must be taken with regard to an adequate margin of safety against any one or combination of failure modes including excessive yielding, buckling, brittle fracture, fatigue and corrosion. The most efficient system for combating underwater corrosion is 'cathodic protection'. The basic principle of this method is that the ship's structure is made cathodic, i.e. the anodic (corrosion) reactions are suppressed by the application of an opposing current and the ship is there by protected. This paper deals with state of art in cathodic protection and its programming in ship structure

Influence of Interface Surface Geometries In The Tensile Characteristics Of Friction Welded Joints From Aluminium Alloys

Friction welding is a solid state joining process that produces coalescence in materials, using the heat developed between surfaces through a combination of mechanical induced rubbing motion and applied load. In rotary friction welding technique heat is generated by the conversion of mechanical energy into thermal energy at the interface of the work pieces during rotation under pressure. Traditionally friction welding is carried out on a dedicated machine because of its adaptability to mass production. In the present work, steps were made to modify a conventional lathe to rotary friction welding set up to obtain friction welding with different interface surface geometries at two different speeds and to carry out tensile characteristic studies. The surface geometries welded include flat-flat, flat-tapered, tapered-tapered, concave-convex and convex-convex. A comparison of maximum load, breaking load and percentage elongation of different welded geometries has been realized through this project. The maximum load and breaking load were found to be highest for weld formed between rotating flat and stationary tapered at 500RPM and the values were 19.219kN and 14.28 kN respectively. The percentage elongation was found to be highest for weld formed between rotating flat and stationary flat at 500RPM and the value was 21.4%. Hence from the studies it is cleared that process parameter like “interfacing surface geometries” of weld specimens have strong influence on tensile characteristics of friction welded joints

A crack on the interface of piezo-electric bodies

Singularities of elastic and electric fields are investigated at the tip of a crack on the interface of two anisotropic piezo-electric media under various boundary conditions on the crack surfaces. The Griffith formulae are obtained for increments of energy functionals due to growth of the crack and the notion of the energy release matrix is introduced. Normalization conditions for bases of singular solution are proposed to adapt them to the energy, stress, and deformation fracture criteria. Connections between these bases are determined and additional properties of the deformation basis related to the notion of electric surface enthalpy are established.