ADAGOS
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9 Av. de l'Europe, 31520 Ramonville-Saint-Agne, France
Ramonville-Saint-Agne
France
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NeurEco: A better prediction with less data
ADAGOS has developed NeurEco; a new neural network approach based on parsimony.
NeurEco reduces the resources (size of learning data, energy consumption, size of neural network and memory requirement, computing time, development time) required to implement machine learning methods, by several orders of magnitude when compared with the current state of the art. The topological gradient theory, introduced by the founders of ADAGOS, allows us to create these parsimonious neural networks automatically.
Impacts of parsimony:
• Deep learning of continuous phenomena - Unlike the state of the art, which is oriented to discrete responses, parsimonious neural networks are suitable for both continuous and discrete responses and are capable of capturing the physical or biological phenomena conveyed by the data.
• Ability to create reliable complex dynamic models - This can be achieved even in the case of quasi-chaotic phenomena, where parsimony is of critical importance and any redundancy would have irremediable consequences on the quality of the model.
• Robustness – our neural networks are capable of resisting "deepfool" attacks, which can provide a significant challenge for the redundant state-of-the-art models.
• Embedding of artificial intelligence algorithms to meet the challenges of real-time control of complex systems ("Digital Twin");
• Processing of hybrid data (simulation / measurements).
Based on its innovative technology, ADAGOS designs and realizes, in collaboration with its customers, business tools or specific models for a wide range of applications (industry, transport, energy, health, ...).
Applied Mathematics, Safety and risk assessment, Medical applications, Energy, Maintenance optimisation, and Deep learningOriginal language
Réseaux de Neurones Parcimonieux
ADAGOS a développé une nouvelle approche neuronale basée sur la parcimonie. Elle permet de réduire de plusieurs ordres de grandeurs les ressources (y compris énergétiques) nécessaires pour mettre en œuvre ces méthodes d’apprentissage automatique.
La théorie du gradient topologique, introduite par les fondateurs d’ADAGOS, est à l’origine de la parcimonie et de la construction automatique d’un réseau neuronal minimal. Il se distingue ainsi de l’état de l’art, basé sur la redondance et la disponibilité de grandes quantités de données.
Nos outils permettent d’apprendre les comportements continus, mais en plus, ils permettent de capturer les phénomènes physiques et biologique véhiculés par les données et offrent ainsi des possibilités d’analyse des modèles créés. Les problèmes quantitatifs ont des exigences de précision qui ne sont pas compatibles avec la redondance.
La parcimonie est également à l’origine de la construction de modèles dynamiques. Même dans les cas les plus simples, tout écart à la parcimonie se traduit par une dégradation du modèle. Il n’est alors pas étonnant de constater que la solution dynamique, que nous proposons aujourd’hui, est unique sur le marché.
Enfin, nos réseaux neuronaux parcimonieux sont robustes et résistent aux attaques de type « deepfool » qui mettent en défaut les modèles redondants de l’état de l’art. En particulier, ils permettent de gérer des données manquantes ou de traiter des données hybrides (simulation / mesures). La robustesse nous conduit aussi à travailler sur une méthode de certification de nos réponses.
En s’appuyant sur sa technologie innovante, ADAGOS conçoit et réalise, en collaboration avec ses clients, des outils métiers ou des modèles spécifiques pour des applications extrêmement variées (industrie, transport, énergie, santé, ...).
AI Software for Engineers | Adagos
NeurEco is a unique neural networks factory. The resulting models are small, accurate, reliable, robust and explainable. It can be applied to digital twin, IoT, embedded systems.
https://www.adagos.com/
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