Description du projet
Démontrer le potentiel de la technologie edge-AI sur un satellite
Les satellites sont essentiels à l’observation de la Terre, attirent des investissements considérables des secteurs privé et public et sont susceptibles de remodeler l’économie mondiale. L’infrastructure actuelle de gestion des données ne permet toutefois pas de suffisamment maximiser la valeur de la quantité croissante de données capturées. Pour y remédier, le projet Edge SpAIce, financé par l’UE, se propose de développer une approche efficace de déploiement de réseaux neuronaux profonds (RNP) à la périphérie pour une gestion plus efficace des données, en ciblant un flux de données continu entre la capture et le traitement. Malgré les défis que représentent les exigences élevées de puissance de calcul et les architectures RNP complexes, Edge SpAIce optimisera l’exécution de l’IA, pour une meilleure compatibilité avec divers matériels embarqués à bord des satellites. L’objectif final est de démontrer le potentiel de la technologie edge-AI en déployant un RNP sur un satellite pour la surveillance à distance des déchets plastiques marins.
Objectif
"Satellites have become one of most prominent technologies for Earth Observation, progressively attracting large investments from both the private and public sector and potentially becoming the next life-changing trend in world economics. Resulting from technological advancements and gradual reduction in manufacturing and in-orbit deployment costs, data captured drastically increased along, revealing significant impairments in current data management infrastructure to maximise associated added value. With the purpose of achieving a more efficient data management to further approach novel EO applications requiring continuous data flow between capturing and processing, Deep Neural Networks (DNNs) deployment ""at the edge"" has been investigated as valid approach to allow autonomous and reliable data payload and latency reduction while keeping high added value from data captured. However, deployment of accurate DNNs models present several limitations, with the major ones being high computational power and cumbersome architectures. In this project proposal, Edge SpAIce develops an extremely efficient approach to resize complex DNNs while ensuring compatibility requirements for on-board satellites hardware are met. With this scope, Edge SpAIce will further target a challenging demonstration of Edge-AI potential by design and deployment of a DNN for marine plastic litter remote monitoring from in-orbit representative satellite, paving the way towards next generation EO and moving European leadership in the global space market."
Champ scientifique
- natural sciencesphysical sciencesastronomyobservational astronomyoptical astronomy
- social scienceseconomics and businesseconomics
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Mots‑clés
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinateur
78100 SAINT-GERMAIN-EN-LAYE
France
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.