Terminé

MIRAI | Machine intelligence techniques for smart and sustainable planning and operation of IoT and Edge computing applications

Région:

Bruxelles

Financé par

Au cours des deux dernières décennies, l’approche classique en matière d’applications IdO a consisté à miser sur l’infrastructure infonuagique pour surmonter les contraintes existantes au niveau des nœuds périphériques et d’extrémité. Appliquée isolément, cette approche n’est plus viable, surtout depuis l’avènement d’applications répondant à de rigoureuses exigences en temps réel et caractérisées par un recours croissant à l’IA, laquelle va de pair avec une augmentation sensible de la capacité d’enregistrement et de la puissance de calcul. Le projet MIRAI vise à développer les éléments constitutifs d’une structure MIRAI (MFBB), en recourant à des techniques d’IA distribuée, afin de permettre la planification et l’exploitation intelligentes et durables d’applications IdO et de calcul en périphérie. Caractérisée par une mise à l'échelle horizontale entre les périphériques distribués permettant d’exploiter toute la richesse des données, sans contraintes de bande passante, cette méthode complétera l’approche traditionnelle centrée sur le Cloud.

Contexte

La proportion des données générées par les nœuds d’extrémité et disponibles à la périphérie des réseaux modernes ne s’élève qu’à 1 %. Les 99 % restant sont négligés en raison de limitations, telles qu’une faible bande passante et une latence élevée affectant les connexions avec le Cloud. En outre, les normes de sécurité et de confidentialité auxquelles répondent la plupart des appareils IdO sont encore médiocres. Misant sur une infrastructure infonuagique pour surmonter les contraintes existantes au niveau des nœuds périphériques et d’extrémité, l’approche actuelle en matière d’applications IdO n’est plus viable en raison des rigoureuses exigences en temps réel auxquelles doivent répondre les applications critiques (pour la mission), du recours croissant à l’IA et de l’augmentation sensible de la capacité d’enregistrement et de la puissance de calcul qui en résulte.

En tant que structure d’accueil d’une intelligence artificielle décentralisée, la solution MIRAI autorisera une répartition optimale des opérations de calcul et des charges de travail de l’IA entre les nœuds de calcul existants, en remplissant la fonction de boîte à outils logicielle de calcul en périphérie vraiment évolutive pour les applications IdO et de calcul en périphérie. Les éléments constitutifs de la structure MIRAI (MFBB) autoriseront le déploiement de modules d’IA d’une puissance appropriée à la hauteur des nœuds périphériques disponibles, installés à proximité. Leur déploiement se traduira par la mise en oeuvre d’un écosystème distribué et à faible latence, conçu pour une informatique fondée sur l’IA au sein de l’IdO. Les problèmes de réseau perdront en criticité grâce aux tâches et services d’application déployés sur les ressources locales. Cette approche distributive permettra à la solution MIRAI de gagner en robustesse par l’activation de nouveaux mécanismes de basculement et en sécurité dans la mesure où les calculs seront directement exécutés à la source sans nécessiter aucun transfert de données potentiellement confidentielles et critiques pour la sécurité.

En Belgique, la solution MIRAI s’appliquera dans les domaines suivants : systèmes distribués de production d’énergie renouvelable, gestion du trafic et gestion des eaux.

Objectif et résultats

Au sein du consortium belge, les parties concernées se focalisent sur trois cas d’utilisation distincts :
- Forte de ses compétences et de son expertise dans le domaine des technologies de pointe et des énergies renouvelables, la société 3E ambitionne d’améliorer le contrôle en temps réel des actifs de production d’énergie renouvelable en réagissant automatiquement aux informations disponibles en périphérie, sans nécessiter le transfert de données vers le Cloud.
- En tant que leader dans le domaine des solutions de mobilité intelligente, Macq entend utiliser les données obtenues par ses caméras de surveillance de la circulation afin d’améliorer la sécurité des usagers vulnérables de la route, tels que les piétons et les cyclistes, en combinant, par exemple, les informations provenant de différentes caméras installées à la hauteur d’un même carrefour, sans nécessiter ni l’enregistrement ni le partage de ces données hautement confidentielles.
- Certifiée B Corp, la société Shayp a l’intention de réduire le gaspillage d’eau douce en installant en périphérie une partie des équipements intelligents de détection des fuites, dans le but de détecter plus rapidement toute fuite éventuelle, mais aussi de réduire la bande passante de messagerie entre la périphérie et l’unité centrale.
Le programme MIRAI diffusera, auprès de la communauté de la recherche et de l’industrie, des connaissances accessibles au public et portant, par exemple, sur les algorithmes AM/IA MIRAI, sur la conception et les spécifications des modèles d’extraction de données ainsi que sur les politiques et processus de partage de données entre périphériques.