Complex signal embedding and photonic reservoir Computing in time series prediction

Reservoir computing photonique et méthodes non-linéaires de représentation de signaux complexes : Application à la prédiction de séries temporelles Les réseaux de neurones artificiels constituent des systèmes alternatifs pour effectuer des calculs complexes, ainsi que pour contribuer à l'étude des systèmes neuronaux biologiques. Ils sont capables de résoudre des problèmes complexes, tel que la prédiction de signaux chaotiques, avec des performances à l'état de l'art. Cependant, la compréhension du fonctionnement des réseaux de neurones dans la résolution de problèmes comme la prédiction reste vague ; l'analogie avec une boîte-noire est souvent employée. En combinant la théorie des systèmes dynamiques non linéaires avec celle de l'apprentissage automatique (Machine Learning), nous avons développé un nouveau concept décrivant à la fois le fonctionnement des réseaux neuronaux ainsi que les mécanismes à l'œuvre dans leurs capacités de prédiction. Grâce à ce concept, nous avons pu imaginer un processeur neuronal hybride composé d'un réseaux de neurones et d'une mémoire externe. Nous avons également identifié les mécanismes basés sur la synchronisation spatio-temporelle avec lesquels des réseaux neuronaux aléatoires récurrents peuvent effectivement fonctionner, au-delà de leurs états de point fixe habituellement utilisés. Cette synchronisation a entre autre pour effet de réduire l'impact de la dynamique régulière spontanée sur la performance du système. Enfin, nous avons construit physiquement un réseau récurrent à retard dans un montage électro-optique basé sur le système dynamique d'Ikeda. Celui-ci a dans un premier temps été étudié dans le contexte de la dynamique non-linéaire afin d'en explorer certaines propriétés, puis nous l'avons utilisé pour implémenter un processeur neuromorphique dédié à la prédiction de signaux chaotiques.