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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Dynamic Network Toolbox for Data-Driven Model Learning and Diagnostics

Description du projet

Une boîte à outils innovante pour l’analyse des données des systèmes dynamiques

Les systèmes d’ingénierie complexes, notamment les systèmes énergétiques, les processus de production, les réseaux de transport et les systèmes biomédicaux, impliquent la capacité de modéliser, de surveiller, d’optimiser et de contrôler des sous-systèmes dynamiques interconnectés. Des modèles précis et des données actualisées sont indispensables pour garantir des opérations sûres, efficaces et robustes. Les logiciels standard existants ne possèdent toutefois pas l’efficacité nécessaire pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique qui exploitent la structure d’interconnexion physique des sous-systèmes. Dans ce contexte, le projet SysDyNetTool, financé par le CER se propose de développer une boîte à outils basée sur MATLAB pour l’analyse des données des systèmes dynamiques interconnectés dans l’espace. Cette boîte à outils constituera une aide précieuse pour les ingénieurs, chercheurs et étudiants et sera guidée par les contributions des parties prenantes de l’industrie. Le projet se poursuivra par la recherche et l’affinement de méthodes afin d’améliorer les outils actuels.

Objectif

Increasing demands on the safe and efficient operation of engineering systems require the ability to model, monitor, optimize and control complex dynamic systems that are spatially interconnected as networks of dynamic subsystems. Examples can be found e.g. in distributed (smart) power systems, industrial production processes, transportation networks, biomedical systems, etcetera.
Operational decisions are being made on the basis of models and data, while keeping the network models up-to-date over time is key for the ability to guarantee safe, efficient and robust operation. While sensor data is playing an increasing role as a basis for modeling, diagnostics, decision making and predictive maintenance, there are currently no standard software tools available for data analytics and machine learning where effective use is made of the physical interconnection structure of the constituting subsystems.
The results of the ERC Advanced Research project Data-driven modeling in dynamic networks (2016-2022) will be translated into an effective general purpose GUI supported MATLAB-based toolbox for data analytics, including data-driven dynamic modelling and diagnostics, for the situation of spatially interconnected linear dynamic systems. The scientific methods and algorithms will be turned into into effective workflows to be used by engineers, researchers and students for applications in a variety of engineering domains. A professional software architecture and first steps of an implementation have already been realized. The project will be guided by stakeholders from industry, among which MathWorks Inc, ASML and ABB, who will also be involved in the development of use cases. Parallel to this project, the research into effective methods will continue, allowing to overcome shortcomings in the current tools that might appear. A further plan for exploitation of the toolbox will be made by the end of the project, and will be dependent on the proof-of-concept evaluation.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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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.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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) ERC-2023-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN
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.

€ 150 000,00
Adresse
GROENE LOPER 3
5612 AE Eindhoven
Pays-Bas

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Région
Zuid-Nederland Noord-Brabant Zuidoost-Noord-Brabant
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
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.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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