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Commande neuronal Commande neuronale d ? un pendule inverséIntroduction Le cerveau est capable d ? apprendre et de réaliser des raisonnements complexes est constitué d ? un très grand nombre de neurones environs reliés entre eux et connexion par neurones

Commande neuronale d ? un pendule inverséIntroduction Le cerveau est capable d ? apprendre et de réaliser des raisonnements complexes est constitué d ? un très grand nombre de neurones environs reliés entre eux et connexion par neurones L ? intelligence arti ?cielle vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain ou du moins sa logique lorsqu ? il s ? agit de prendre des décisions parmi les techniques utilisées on compte les réseaux de neurones arti ?ciels que leur fonctionnent est basé sur divers algorithmes que reposent sur deep Learning ? ainsi que d ? autre technologies comme la reconnaissance d ? image o? la vision robotique On applique Les réseaux de neurones pour contrôler les système non linaires parmi ses systèmes le pendule inversé qui est un pendule simple cependant la masse est située en l ? air Le pendule présente une position d ? équilibre instable que l ? on cherche à stabiliser Le pendule inversé a toujours été utilisé pour tester les nouvelles méthodes de commande Cet intérêt est dû au fait que le problème de la commande du pendule inversé est fondamental car il possède plusieurs caractéristiques attrayantes c ? est un système Non linéaire intrinsèquement instable et il possède plusieurs implications pratiques La commande d ? un réseau neuronal consiste à faire l ? entrainement d ? un contrôleur neuronal qui revient à trouver une meilleure manière pour l ? ajustement des poids Historique En premier lieu il a donc été question de comprendre le mécanisme opérant dans le cerveau humain En l ? anatomiste allemand Heinrich Wilhelm Waldeyer établit la théorie selon laquelle le système nerveux est constitué d ? une multitude de cellules assurant le traitement des signaux Il propose alors un nom pour ces éléments neurones ? Des années plus tard l ? étude du système nerveux quitte le champ purement biologique En e ?et en deux scienti ?ques américains Warren McCulloch et Walter Pitts proposent le modèle du neurone formel ? Aujourd ? hui encore cette notion demeure fondamentale Neurone biologique Un neurone biologique reçoit des entrées ou signaux transmis par d ? autres neurones interaction dendrites- synapse Au niveau du corps soma le neurone analyse et traite ces signaux en les sommant Si le résultat obtenu est supérieur au seuil d ? activation ou d'excitabilité il envoie une décharge alors nommé potentiel d'action le long de son axone vers d'autres neurones biologiques ?g Représentation schématique d ? un neurone biologique p C Model de réseau formel Commande neuronale d ? un pendule inversé Fig Bloc-diagramme du modèle d ? un neurone formel Fonction d ? activation Plusieurs fonctions d ? activation peuvent être utilisées on utilise cette la fonction sigmo? de Plus connue et plus populaire L ? un de ses avantages est sa dérivabilité Fonction sigmo? de f s tanh gs ??e ??gs g ??s Dérivée f s df s ds Fig sigmo? de bipolaire Réseaux neuronaux Les réseaux de neurones permettent la résolution des problèmes complexes tels