Machine Learning pour le traitement du signal : retour sur l’intervention d’Arkane aux Rencontres Techniques et Numériques du CNES

Arkane a eu l’opportunité de participer à l’un des temps forts de l’écosystème spatial français : les Rencontres Techniques et Numériques du CNES, dédiées aux applications du Machine Learning pour le traitement du signal.
Cet événement a permis de réunir experts, industriels et chercheurs autour des enjeux technologiques liés aux systèmes de navigation, aux télécommunications et aux architectures embarquées de nouvelle génération.

Antenne CRPA et navigation robuste : le retour d’expérience d’Arkane

Fabien, ingénieur en traitement du signal embarqué chez Arkane, est intervenu pour partager son expertise autour de nos travaux sur les antennes CRPA (Controlled Reception Pattern Antenna). 

Spécialiste sur ces thématiques, Fabien a présenté comment l’optimisation de nos traitements couplée à l’intégration avancée de modèles de Machine Learning, embarqués sur FPGA, permet d’améliorer significativement la robustesse, la réactivité et la fiabilité des systèmes de navigation des lanceurs dans des environnements fortement contraints (brouillage, interférences, contraintes temps réel).

Machine Learning embarqué sur FPGA : un levier de performance décisif

L’un des points clés de la présentation a porté sur l’intégration de modèles de Machine Learning embarqués sur FPGA. Cette approche permet de tirer parti à la fois :

• de la flexibilité et de la puissance d’adaptation des modèles d’IA,

• des performances temps réel 

En optimisant conjointement les traitements algorithmiques et leur implémentation matérielle, Arkane développe des solutions capables d’offrir une meilleure réactivité face aux perturbations, tout en respectant les contraintes strictes des systèmes embarqués critiques.

Cette maîtrise du Machine Learning embarqué sur FPGA constitue aujourd’hui un avantage différenciant pour le déploiement opérationnel de solutions IA dans le spatial et la défense.

De la recherche à l’opérationnel : l’ADN d’Arkane

Notre expertise en Machine Learning pour le traitement du signal, appliquée à des projets complexes tels que les antennes CRPA, illustre notre capacité à adresser des problématiques industrielles de haut niveau technologique, depuis la conception algorithmique jusqu’à l’implémentation embarquée.

Un partenariat de long terme avec le CNES

Cet événement a également été une occasion privilégiée de partager nos retours d’expérience avec l’écosystème du CNES et de valoriser les travaux que nous menons en collaboration depuis la création d’Arkane en 2020.

Nous remercions tout particulièrement Stéphane Oriol et Joan Gomes pour leur accompagnement et leur invitation à présenter nos travaux, ainsi que l’ensemble des organisateurs et participants pour la qualité des échanges et des interventions.

Comme Fabien l’a rappelé lors de la présentation : « L’innovation spatiale se construit aussi en Bretagne ! »