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Séminaire "Perception sonore" : Xavier Hinaut

ETIS Perception sonore

Titre du séminaire

Modélisation de l'encodage neuronal pour l'apprentissage de séquences complexes : applications à l'interaction homme-robot et aux chants des oiseaux.

Dans le cadre du séminaire thématique 2018 - 2019 "Perception sonore humaine".

Date et lieu

Mardi 19 mars 2019, 14h

Université de Cergy Pontoise, Site de St-Martin 2, espace des colloques.

Orateur

Xavier Hinaut, Chargé de recherches en neurosciences computationnelles à l'INRIA et à l'Institut des Maladies Neurodégénératives à Bordeaux.

Résumé

L'Interaction Homme-Robot par le langage naturel est un des objectifs de la recherche actuelle en robotique. Notamment, un des buts est d'obtenir un même substrat neuronal artificiel générique qui puisse apprendre la syntaxe dans plusieurs langues et modéliser l'apprentissage de séquences motrices et vocales. La modélisation de ce substrat peut s’inspirer alors de l’encodage neuronal de catégories de séquences motrices chez le singe, et du décodage de l’activité neuronale sensori-motrice chez l’oiseau chanteur en s'approchant des contraintes biologiques et développementales. En effet, bien que l'on ne puisse pas parler de langue des oiseaux, certains oiseaux comme les canaris domestiques produisent des chants à syntaxe complexe qu'il est difficile de caractériser par traitements Markoviens (mémoire de l'état précédent seulement). Le traitement de séquences implique souvent une mémoire de travail (à court terme), c'est pourquoi nous présenterons les capacités et les limites de réseaux de neurones aléatoires récurrents qui peuvent aussi être utilisés dans la modélisation du traitement de la syntaxe humaine. En particulier, nous regarderons comment de tels réseaux peuvent apprendre des mécanismes de "gating" de l'information.

Bio

Xavier Hinaut est chargé de recherches en neurosciences computationnelles à l’INRIA et à l'Institut des Maladies Neurodégénératives à Bordeaux. Il est diplômé de l’école d'ingénieur en Informatique de l’UTC de Compiègne en 2008 et valide en 2009 un Master en Sciences Cognitives. Il soutient sa thèse à Lyon en 2013 sous la direction de Peter Dominey en neurosciences computationnelles. Il devient alors post-doctorant à Orsay en neurosciences et à Hambourg en réseaux de neurones appliqués à la robotique, avant d’être intégré à l’INRIA en 2015 où il s’intéresse particulièrement aux mécanismes neuronaux d’encodage, d’apprentissage et de production de séquences complexes et de leur syntaxe.

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