TIPE Transport

[Pashy]

Bonjour,

J'aimerais savoir si mon sujet de TIPE est viable

Problématique : Comment le deep learning influence-il les voitures autonomes ?

projet : programmation d'un Gopigo (https://www.dexterindustries.com/gopigo3/) avec et sans deep learning afin de comparer le temps de réaction de la mini voiture sur un circuit .

Trouvez - vous mon sujet intéressant ? (Si c'est nul dîtes le moi, c'est mieux que de rater l'épreuve )

Merci !

[piroud]

ca semble prometteur,

Ma question est: es tu capable de faire une programmation avec du deep learning et surtout, peux tu creer suffisament de cas differents pour que cela ais un impact ?

[bullquies]

Bonjour,

Je vois ce que tu veux dire, mais tout de suite ta problématique est ULTRA large. Le deep-learning c'est une catégorie de modèles et de techniques, que tu n'auras jamais le temps d'explorer en entier.

Deux suggestions pour ma part : choisir un critère de comparaison. Par exemple ton projet c'est de comparer le temps de réaction, bah met directement en problématique temps de réaction. Et surtout ne met pas "deep learning", mais peut-être choisis deux modèles de réseaux neuronaux, un "shallow" et un "deep", mais avec le même nombre de paramètres histoire de comparer qqch de semblable.

Donc PAR EXEMPLE ça pourrait être : quelle est l'influence de la profondeur d'un réseau neuronal sur le temps de réponse de XYZ ?

A toi de creuser, selon les conseils de piroud aussi. Tout dépend de ce que tu peux faire

[Pashy]

Je vous remercie pour vos retours, j'en prend note et je reviendrai vers vous avec une nouvelle proposition .
Éventuellement si vous avez des sujets, je suis preneur.

Merci !

[piroud]

tu n'as pas forcement besoin de changer de sujet mais peut etre uniquement le preciser.
bref, il faut que tu creuses un peu plus, pour voir ce qui est realisable

[siro]

C'est beaucoup trop vaste et actuel comme champ de recherche pour être un sujet raisonnable de TIPE.

Flemme de c/c donc lis ce sujet, ça peut t'aider : http://forum.prepas.org/viewtopic.php?f=17&t=65315

[Pashy]

Bonjour,
j'ai lu l'article sur ce qu'est un sujet de TIPE et ça me rassure ( ouiiii plus de temps pour les maths !!! ).

Une nouvelle problématique à vous proposer : En quoi un système neuronal influe t-il sur la qualité de conduite d'un véhicule ?
Ou Comment un système neuronal peut-il améliorer la sûreté/qualité d'un véhicule (en conduite) ?

Expérience : Mesurer le temps sur un circuit mis par le Gopigo avec un programme A et (A+B) et conclure.

Par système neuronal, j'entend par là : un moyen de mémoriser les erreurs et les réussites, savoir ne pas refaire les erreurs (ce qui implique aussi que le robot reconnait les situations à "risques").

-un Gopigo dont le programme (A) a déjà été fait par mes soins
Le programme : Avancer jusqu'à un obstacle, sinon chercher afin de le prendre ce chemin + quelques optimisations nécessaires (+- 200 lignes en python) .

-Faire un autre programme (B) afin de compléter le précédent (A+B) avec un pseudo "système neuronal",
par exemple ("Distance avant impact 30 cm, réduire la vitesse de X m.s^-1 et engager procédure d'évitement")

Je pense que cette fois-ci c'est plus précis.
Mais si vous avez des remarques je prend toujours =p

Encore une fois, Merci pour vos conseils

[siro]

C'est hautement non trivial de programmer un système neuronal. Quel système neuronal ? Pour quoi faire ? Une VA c'est des dizaines de systèmes qui interagissent les uns avec les autres ? Et en plus t'as ni voiture télécommandée, ni LIDAR sous la main.

Si tu veux jouer à la conduite, c'est plus sage de faire ça avec un simulateur de course (ou un jeu vidéo) qu'une voiture réelle, les contraintes sont infiniment moindres.

Bref la programmation des réseaux de neurones, c'est un sport tout nouveau et encore largement peu maîtrisé par les non-spécialistes, je crains que tu n'ailles au casse-pipe dans cette direction.

[piroud]

Bonjour,
j'ai lu l'article sur ce qu'est un sujet de TIPE et ça me rassure ( ouiiii plus de temps pour les maths !!! ).

Une nouvelle problématique à vous proposer : En quoi un système neuronal influe t-il sur la qualité de conduite d'un véhicule ?
Ou Comment un système neuronal peut-il améliorer la sûreté/qualité d'un véhicule (en conduite) ?

Expérience : Mesurer le temps sur un circuit mis par le Gopigo avec un programme A et (A+B) et conclure.

Par système neuronal, j'entend par là : un moyen de mémoriser les erreurs et les réussites, savoir ne pas refaire les erreurs (ce qui implique aussi que le robot reconnait les situations à "risques").

-un Gopigo dont le programme (A) a déjà été fait par mes soins
Le programme : Avancer jusqu'à un obstacle, sinon chercher afin de le prendre ce chemin + quelques optimisations nécessaires (+- 200 lignes en python) .

-Faire un autre programme (B) afin de compléter le précédent (A+B) avec un pseudo "système neuronal",
par exemple ("Distance avant impact 30 cm, réduire la vitesse de X m.s^-1 et engager procédure d'évitement")

Je pense que cette fois-ci c'est plus précis.
Mais si vous avez des remarques je prend toujours =p

Encore une fois, Merci pour vos conseils

Je pense que tu essaies trop de coller le terme "systeme neuronal" (ou IA) dans ton TIPE. A mon avis, utiliser ces termes sera tres casse-gueule.
D'ailleurs si tu emploies "pseudo systeme neuronal" dans ta presentation, c'est surement un bon moyen pour que tu te fasses "demonter" par le jury.

fais egalement attention a ton vocabulaire: ca veut dire quoi "qualite de conduite" ? c'est a definir. surete, c'est different de qualite (et de securite)

A mon avis, sois plus basique, pas besoin que ton TIPE soit de l'IA, programmation de systeme neuronal, etc. Ton TIPE peut sans doute etre la comparaison des performances de differents programmes pour ton gopigo

[Pashy]

Bonjour,

Merci pour vos retours

@Siro
Effectivement à mon niveau je ne peux pas faire de tels programmes, ni le temps de le faire.
J'ai la possibilité d'utiliser une mini-voiture robotisé avec Raspberry PI.

@Piroud
Oui mon programme c'est la base de la base :
Prog 1: Avancer tant qu'il n'y a pas d'obstacles, sinon changer de direction.
En principe le prog 1 est suffisant, pour aller d'un point A vers un point B


Prog 2 : je pense faire en sorte qu'il enregistre la position des impacts, qu'il trace une ligne imaginaire à travers les coordonnées et au bout de X générations, il trouve la solution pour traverser le circuit (qui sera sans doute une ligne droite avec un obstacle à gauche et à droite, et éventuellement un virage avec prise en embuscade).