Evident : Modèle de fondation pour images ultrasonores

Dans le domaine du contrôle non destructif, l’intelligence artificielle peut être déployée pour inspecter des images ultrasonores (ce sont des échographies de matériaux métalliques, composites ou autres), pour y détecter des défauts de fabrication ou d’usure (fissures, corrosion, etc.). Traditionnellement, les modèles d’IA sont entraînés pour un cas d’usage spécifique sur les données relatives au cas. Ces dernières années ont vu l’apparition de modèles de fondation, qui sont des modèles pré-entraînés sur de vastes quantités de données très diversifiées, capables d’être ensuite adaptés rapidement pour différents cas d’utilisation. Le projet de recherche consiste à développer un modèle de fondation pour images ultrasonores, en adaptant un modèle pré-entraîné, et aussi en pré-entraînant un modèle vierge sur des images ultrasonores, puis à les adapter pour une tâche spécifique et comparer leurs performances avec un modèle d’IA traditionnel entraîné uniquement pour la même tâche.

Faculty Supervisor:

Christian Gagné;Xavier Maldague

Student:

Partner:

Evident Canada Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Manufacturing

University:

Université Laval

Program: