ICAPS

Education Data Innovation R&D

L’évolution des cyberattaques ces dernières années a conduit à une augmentation des incidents de cybersécurité, nécessitant des approches plus intelligentes et proactives pour contrer ces menaces. Les méthodes traditionnelles de détection des intrusions ne sont plus suffisantes, car elles sont réactives et ne peuvent pas suivre le rythme des attaques en constante évolution. De plus, le traitement et l’analyse des données privées posent des défis en matière de protection de la vie privée des individus, nécessitant des solutions innovantes pour sécuriser le stockage et le partage de ces données.

Dans ce contexte, le projet ICAPS (Intelligent Cyber Attacks Prevention System for private life data security) vise à développer un système capable de prédire et de prévenir les cyberattaques contre la vie privée des individus. Les objectifs du projet comprennent la modélisation et la protection des données privées, la prédiction des cyberattaques et la sécurisation du stockage et du partage d’informations via une architecture décentralisée basée sur la blockchain. En adoptant une approche proactive et en combinant la classification des données privées, la cyberprédiction et la technologie blockchain, le projet vise à améliorer la sécurité des données privées et à garantir la confidentialité des individus tout en répondant aux normes de sécurité et de confidentialité actuelles.

KenetIQ

Education Data Innovation R&D

Le projet KenetIQ est une initiative innovante qui cherche à établir un système de reconnaissance des activités humaines en temps réel. Reposant sur l’intelligence artificielle, ce système intelligent est élaboré pour identifier et interpréter les comportements et actions humaines à partir de diverses sources de données. Il est conçu pour s’adapter à diverses situations et environnements, tout en ayant la capacité d’apprendre de nouvelles activités même avec un ensemble de données d’apprentissage limité.

Ce travail ambitieux nécessite une approche multidisciplinaire, intégrant des techniques telles que l’apprentissage profond, le traitement d’images, la reconnaissance de formes, le traitement du signal, le méta-apprentissage et le transfert de connaissances.

L’objectif de déploiement de cette architecture est de promouvoir les avancées dans les technologies de surveillance et d’assistance aux personnes âgées en fournissant un système de surveillance intelligent capable de détecter et de signaler les situations d’urgence ou de risque pour leur santé. De plus, cette architecture est conçue pour être adaptable à d’autres domaines d’application tels que la surveillance industrielle, la sécurité publique et la santé en général.

PICO-DEV

Prédiction de trajectoires par approche d’apprentissage profond avec mécanismes d’attention

Education Data Innovation R&D

Le projet PICO-DEV représente un progrès significatif dans le domaine de la surveillance et de la sécurité en utilisant les drones équipés de caméras Fisheye pour prédire les déplacements humains dans des environnements complexes. Actuellement, les algorithmes de prédiction disponibles ne sont pas adaptés à ces caméras, nécessitant ainsi le développement de nouvelles méthodes pour traiter les données déformées. De plus, la distorsion naturelle des images prises par les caméras Fisheye demande une calibration précise pour garantir des résultats précis. La commande autonome des drones constitue également un défi, car elle doit prendre en compte les perturbations externes telles que les changements météorologiques ou les obstacles imprévus. Enfin, la stabilisation des caméras Fisheye sur les drones est essentielle pour assurer la qualité des images malgré les mouvements du drone.

En fusionnant ces technologies avec des algorithmes d’apprentissage profond et des mécanismes d’attention, le projet vise à fournir une solution solide et efficace pour surveiller en temps réel les déplacements de personnes et d’objets. Il répond ainsi à une demande croissante en matière de surveillance et de sécurité. De plus, il ouvre de vastes applications potentielles dans divers domaines, de la sécurité des grands événements à la surveillance industrielle, élargissant ainsi les capacités de surveillance intelligente.

NAUTILUS

Education Data Innovation R&D

Dans un contexte où les écosystèmes marins sont de plus en plus menacés par la pollution et l’accumulation de déchets, le projet Nautilus s’engage dans le développement d’un robot révolutionnaire pour la protection de nos océans. Ce projet ambitieux vise à concevoir un robot polyvalent, qu’il soit terrestre, maritime, amphibien ou aérien, capable de repérer, détecter et récupérer une variété de déchets. Au cœur de ce travail, se trouve un bras robotisé indispensable pour mener à bien les opérations de collecte.

La coordination entre le robot et les déchets, tous deux mobiles, représente un défi majeur, complexifiant la tâche de collecte. De plus, la précision est essentielle lors de la détection et de la reconnaissance des déchets afin d’éviter toute erreur. Enfin, la commande du bras robotisé revêt une importance cruciale, en particulier lorsque les déchets sont en mouvement, nécessitant des calculs en temps réel pour une capture efficace. Ce robot, équipé d’un bras robotique sophistiqué, cible divers types de déchets tels que les filets de pêche abandonnés, les déchets alimentaires, ainsi que les canettes et les bouteilles en verre. Cependant, son rôle dépasse largement la simple collecte. Il est également doté de capteurs de pointe lui permettant d’évaluer la qualité de l’eau et de détecter les niveaux de pollution. Cette avancée technologique vise à sauvegarder l’écosystème marin tout en fournissant des données en temps réel pour une analyse approfondie.