R2D2 | Linksium
Retour au portefeuille

R2D2

Maturation

Réduire le coût énergétique/empreinte carbone d'entraînement des modèles deep learning

Photo de profil de   Christophe Poyet
Contact Linksium Christophe Poyet +33 (0)6 20 35 21 14 christophe.poyet@linksium.fr
190047 R2 D2

Bénéfices

  • Automatisation de la parallélisation d'entraînement des CNNs
  • Accélération significative du processus d'entraînement
  • Diminution de la frugalité de l’IA

Mots clefs

  • Deep learning
  • Système distribué
  • Mathématiques appliquées
  • Applications médicales

Propriété Intellectuelle

  • 1 brevet
  • 1 logiciel

Laboratoires

  • LIG
  • AGEIS

Établissements

  • CEA
  • CNRS
  • INRIA
  • UGA

Continuum Linksium

  • Maturation

Contexte

L’objectif du projet est la création d’une start-up qui vise à proposer des produits et services pour optimiser et accélérer l’apprentissage profond sur des architectures parallèles et hétérogènes. Ceci notamment en mettant en oeuvre un recommandeur qui permet de réduire le coût énergétique/empreinte carbone d'entraînement des modèles deep learning.

Technologie

Le projet R2D2 est composé de deux composants principaux :

  • Le framework Auto-CNNp (Automatic CNN parallelization) basé sur les composants logiciels qui automatisent le processus de la parallélisation de l'entraînement des architectures (convolutional neural networks) CNNs.
  • Un recommandeur multicritères pour une configuration idéale des ressources pour l'entraînement deep learning

Avantages

  • Automatisation de la parallélisation d'entraînement des CNNs
  • Accélération significative du processus d'entraînement
  • Diminution de la frugalité de l’IA

Maturité

Une preuve de concept (POC) de la solution Auto-CNNp sur des applications médicales (COVID,…) a été implémentée, évaluée et validée au-dessus de TensorFlow et Horovod.

Applications

  • Médical pour le diagnostic de diverses pathologies (tumeurs cérébrales)
  • Robotique industrielle
  • Voitures autonomes
  • La formation et la reconversion professionnelle au deep learning

On en parle dans le magazine

Nora Dempsey and deeptech innovations

1, 2 et 3 startups pour Nora Dempsey, Médaille de l'innovation 2021

Nora Dempsey est l’une des quatre lauréat.e.s de la médaille de l'innovation 2021 du CNRS. Physicienne au sein l’Institut Néel de Grenoble (CNRS, UGA), Nora Dempsey a acquis une renommée internatio...

Lire l'article
Visuel OOL générique sans date

Résultats 11ième Challenge Out Of Labs

Bravo à la nouvelle promotion de 9 projets issus des différents laboratoires de Grenoble Alpes qui ont réussi le Challenge Out Of Labs. Cette édition a été réalisée en partenariat avec le Labex Arc...

Lire l'article