Descrizione del progetto
Un nuovo modo per rilevare i guasti nelle infrastrutture critiche
Le infrastrutture critiche sono le fondamenta su cui si costruiscono le comunità, perché forniscono beni e servizi indispensabili. Il mancato funzionamento di un’infrastruttura critica, come un guasto o un malfunzionamento, può portare a ingenti perdite economiche. Ecco perché il rilevamento tempestivo è di vitale importanza. Il progetto FAULT-LEARNING, finanziato dall’UE, progetterà e svilupperà un motore di diagnosi dei guasti basato sull’apprendimento online per monitorare e analizzare i dati provenienti in tempo reale dai sistemi delle infrastrutture critiche. Ciò implicherà capacità di apprendimento online e affronterà lo squilibrio delle classi, che rappresenta una grande sfida per i sistemi di apprendimento, poiché i guasti non sono eventi ad alta probabilità. Il progetto fornirà anche un prototipo per la diagnosi dei guasti dei sensori, che sarà valutato su un banco di prova fisico «Smart Buildings» per consentirne l’efficiente collaudo in condizioni realistiche.
Obiettivo
The aim of the project is to design and develop an online learning-based fault diagnosis engine with adaptation capabilities. This engine will monitor and analyse data arriving in real time from critical infrastructure (CI) systems, to accurately detect a potential fault and effectively isolate and identify its exact location. Modern society relies heavily on the availability and smooth operation of CI systems, such as electrical power systems, water distribution systems and telecommunication networks. In such large-scale, complex engineering systems when a failure occurs due to faults, it can have severe societal, health and economic consequences. The sequential arrival of data in CI systems calls for a fault diagnosis engine with adaptive behaviour to achieve and maintain optimal performance. However, the vast majority of existing work falls short on this requirement. This project will incorporate online learning capabilities to achieve adaptability and will also address class imbalance, a major challenge for learning systems, arising from the fact that faults are low probability events. Online class imbalance learning (OCIL) is an emerging research topic focusing on the combined challenges of online learning and class imbalance. We will shed light on supervised OCIL as very few methods currently deal with this problem and address for the first time the unsupervised and semi-supervised OCIL problems. The proposed algorithms will be evaluated in realistic fault diagnosis datasets from industrial partners and in an advanced Smart Buildings simulator allowing us to run sensor fault scenarios in large-scale multi-zone buildings. Furthermore, a prototype on sensor fault diagnosis will be delivered that will be evaluated on a physical Smart Buildings testbed to enable its efficient testing under realistic conditions. Overall, this novel and interdisciplinary project will provide invaluable insights on incorporating learning capabilities in CI systems fault diagnosis.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.4. - SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-WF-2018-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
1678 Nicosia
Cipro
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.