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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Deep-Learning for Multimodal Sensor Fusion

Description du projet

L’apprentissage profond plonge en eaux profondes

L’importance des robots augmente rapidement pour de nombreuses tâches et applications. Les robots sont souvent plus rapides ou plus précis que les personnes, ils peuvent assimiler bien plus de données, ou bien ils deviennent des substituts capables de se déplacer à des endroits dangereux pour leurs équivalents humains. Les doter de capacités d’apprentissage profond les a rapprochés davantage des personnes sur le plan architectural et fonctionnel, leur permettant ainsi d’atteindre des niveaux inédits de précision en matière de reconnaissance. Le projet DeeperSense, financé par l’UE, renforcera les capacités des robots de demain en matière de perception de l’environnement en utilisant l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond pour combiner des informations visuelles et non visuelles tout comme nous le faisons. La première application portera sur l’environnement inconnu et complexe des robots autonomes sous-marins.

Objectif

The main objective of DeeperSense is to significantly improve the capabilities for environment perception of service robots to improve their performance and reliability, achieve new functionality, and open up new applications for robotics. DeeperSense adopts a novel approach of using Artificial Intelligence and data-driven Machine Learning / DeepLearning to combine the capabilities of non-visual and visual sensors with the objective to improve their joint capability of environment perception beyond the capabilities of the individual sensors. As one of the most challenging application areas for robot operation and environment perception, DeeperSense chooses underwater robotics as a domain to demonstrate and verify this approach. The project implements DeepLearning solutions for three use cases that were selected for their societal relevance and are driven by concrete end-user and market needs. During the project, comprehensive training data are generated. The algorithms are trained on these data and verified both in the lab and in extensive field trials. The trained algorithms are optimized to run on the on-board hardware of underwater vehicles, thus enabling real-time execution in support of the autonomous robot behaviour. Both the algorithms and the data will be made publicly available through online repositories embedded in European research infrastructures. The DeeperSense consortium consists of renowned experts in robotics and marine robotics, artificial

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

RIA - Research and Innovation action

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-ICT-2018-20

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

DEUTSCHES FORSCHUNGSZENTRUM FUR KUNSTLICHE INTELLIGENZ GMBH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 862 500,00
Adresse
TRIPPSTADTER STRASSE 122
67663 Kaiserslautern
Allemagne

Voir sur la carte

Région
Rheinland-Pfalz Rheinhessen-Pfalz Kaiserslautern, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 862 500,00

Participants (7)

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