La lecture des signaux issus de détecteurs capacitifs en instrumentation pour la physique fondamentale repose traditionnellement sur des fonctions analogiques optimisant le rapport signal sur bruit. Cependant, ces traitements introduisent des imperfections (bruit électronique, empilement d’événements, déficit balistique) qui dégradent la qualité des mesures. Les réseaux de neurones offrent une alternative prometteuse pour améliorer la fidélité des données, en corrigeant ces distorsions et en réduisant le volume de données transférées. Cet article explore les architectures matérielles capables d’effectuer l’inférence de modèles neuronaux en temps réel, sous contraintes de ressources embarquées. Après une analyse des limitations des chaînes de mesure analogiques actuelles, nous présentons les principes de l’apprentissage profond et les défis de son déploiement sur des systèmes embarqués (latence, empreinte mémoire, consommation énergétique). Nous décrivons ensuite des solutions matérielles adaptées (CPU, co-processeurs, FPGA, GPU), en comparant leurs performances pour des modèles de complexité variable. Enfin, nous discutons des critères de sélection des architectures en fonction des contraintes applicatives. Cette étude ouvre la voie à une intégration optimisée des réseaux de neurones dans les instruments de physique fondamentale, pour un traitement intelligent et frugal des signaux.
3-Calcul d’inférence: contrainte sur le matériel
4-Comparaison entre plateformes embarquées
5-Solutions d’optimisation:
5.1- ThinkML
5.2-PyML2FPGA
5.3- Raw VHDL
Conclusion:
Les réseaux de neurones représentent une avancée majeure pour le traitement des signaux en instrumentation scientifique, en permettant de corriger les imperfections des chaînes analogiques (bruit, empilement, déficit balistique) et de réduire la charge de données transférées. Cependant, leur déploiement en temps réel sur des systèmes embarqués impose des compromis stricts entre latence, empreinte mémoire et consommation énergétique. Notre étude a passé en revue les architectures matérielles disponibles (CPU, co-processeurs, FPGA, GPU), en analysant leurs avantages et limites pour l’inférence de modèles neuronaux. Les FPGA se distinguent par leur capacité à offrir une latence ultra-faible (de l’ordre de la nanoseconde) et une adaptabilité reconfigurable, idéale pour les déclencheurs de niveau 1 et 2 en physique fondamentale. Les CPU et co-processeurs, bien que plus flexibles, restent limités en performance pour des applications critiques en temps réel. Les GPU, quant à eux, excellent pour le traitement par batch (niveau 3), mais sont moins adaptés aux flux événementiels. À travers une comparaison systématique de modèles de référence, nous avons démontré que le choix de l’architecture dépend étroitement des contraintes applicatives : taux d’événements, complexité du modèle, et ressources disponibles. Les outils d’optimisation (quantification, élagage, compilation HLS) jouent un rôle clé pour adapter les modèles aux cibles matérielles. Cette méthodologie ouvre la voie à l’intégration de modèles neuronaux dans les instruments multi-canaux de nouvelle génération, pour un traitement intelligent et frugal des signaux. Les prochaines étapes consisteront à développer des modèles spécifiques aux détecteurs capacitifs, et à optimiser leur implémentation pour des architectures hybrides (FPGA + CPU), afin de concilier performance et flexibilité.