Développement de l'apprentissage machine embarquée sur tours de contrôle aéroportuaires mobiles

Groupe Aéronav是一家在拉康塞普雄和安装航空港口系统方面拥有丰富经验的魁北克企业。Aéronav veut décul solution de calcul intelligente de stabilisation des图尔斯en temps réel lors de déquilibres causés par les terrains dévastés，instables，inondés ou séismiques.该解决方案的稳定化的图尔斯，préconisée par Aéronav，consiste en l 'acquisition de données de detectivede force sur les appuis parasismiques des图尔斯和en la transmission de ces données de force par le réseau de communication interne（CAN）du module de supervision de la tour。在4个寄生虫的通道上的三个方向上，对总共24个传输信号，通过液压转换压力测量，该企业希望通过控制方式预先确定内部稳定化前体的系统，在适当的时间内提供一种空间矢量计算的智能解决方案，hydrauliques du module de supervision de la tour en cas de déséquilibre.这种研究的范式包括一种将物联网与人工智能（IA）应用于航空航天领域的稳定系统相结合的方法，该稳定系统是由Au réseAu CAN监控模块发布的，这意味着物联网与人工智能（IA）的融合（边缘计算），关于在最小化过程中通过检测设备检测缺陷紧急情况下的工作人员。为此，l'entreprise sollicite l'expertise du C2T3 en télécommunications sans-fil afin de réaliser un effort de recherche additionnel pour le déception de l'IA en firmware sur le microprocesseur de l'IoT，impliquant une conciliation du budget CPU pour embarquer les fonctions d'IA en Edge computing.该项目对航空航天的发展至关重要，它通过Au点创新的解决方案技术来稳定基础设施，使其在特殊条件下稳定。

Groupe Aéronav est une entreprise québécoise oeuvrant dans la conception et l'installation de systèmes aéroportuaires. Afin d'améliorer la fiabilité de ses tours aéroportuaires, Aéronav veut développer une solution de calcul intelligente de stabilisation des tours en temps réel lors de déséquilibres causés par les terrains dévastés, instables, inondés ou séismiques. Cette solution de stabilisation des tours, préconisée par Aéronav, consiste en l'acquisition de données de détecteurs de force sur les appuis parasismiques des tours et en la transmission de ces données de force par le réseau de communication interne (CAN) du module de supervision de la tour. Ainsi, à travers la mesure de pression hydraulique convertie en vecteur de force d'appui dans les trois directions sur chacun des 4 appuis parasismiques, pour un total de 24 signaux à transmettre, l'entreprise veut mettre en place une solution intelligente de calcul de l'espace vectoriel d'équilibre réalisé en temps réel par le système afin que la donnée des périphériques de stabilisation interagisse en mode prédictif avec les contrôles hydrauliques du module de supervision de la tour en cas de déséquilibre. Le paradigme de cette recherche consiste à traduire une approche d'apprentissage machine à ce système de stabilisation qui se communique au réseau CAN du module de supervision de la tour, impliquant la convergence de l'IoT et des applicatifs d'intelligence artificielle (IA) en périphérie (Edge computing), visant la détection par apprentissage machine d'indicateurs de déséquilibre dans un contexte où les processus doivent être rendus autonomes afin de minimiser la présence de travailleurs lors de situations d'urgence. Pour ce faire, l'entreprise sollicite l'expertise du C2T3 en télécommunications sans-fil afin de réaliser un effort de recherche additionnel pour le développement de l'IA en firmware sur le microprocesseur de l'IoT, impliquant une conciliation du budget CPU pour embarquer les fonctions d'IA en Edge computing. Ce projet est d'une grande importance pour la croissance d'Aéronav puisqu'il permettra de mettre au point une solution technologique innovante de stabilisation d'infrastructures sujettes aux conditions extrêmes environnementales.