Description du projet
L’IA pour un meilleur contrôle de la production
La numérisation, l’électronique et les capteurs intelligents ont apporté des avantages considérables aux processus de production en contrôlant et en supervisant les étapes tout au long de la production. Toutefois, les options actuelles telles que les modèles d’apprentissage automatique, la conception de réseaux neuronaux ou le traitement manuel des données sont incapables de gérer une telle quantité de données et ne sont pas en mesure de fournir des modèles ou des solutions de prise de décision efficaces. Le projet Pythia, financé par l’UE, vise à développer et à démocratiser l’utilisation d’un système d’IA qui emploie des algorithmes d’apprentissage profond très étudiés, capables d’organiser et de nettoyer les données pour fournir de meilleurs modèles et stratégies. Ce système, Pythia, déjà testé dans l’industrie de la production de papier, peut détecter les erreurs de production jusqu’à 30 minutes à l’avance tout en aidant à vérifier l’efficacité des solutions.
Objectif
With the digitalization of the industry, smart electronics and sensors that control and supervise every stage of the paper production process are available. However, current solutions to process the data such as manual data processing, neural networks design or other machine learning models cannot keep up with the amount of gathered data, providing inefficient decision-making models that ultimately do not solve the problem completely. PerfectPattern has developed, Pythia, An Artificial Intelligence (AI) solution based on deep learning algorithms, capable of autonomously gathering, cleaning and analysing data within seconds. Pythia is able to forecast error behavior of a highly complex production system around 30 minutes ahead, with a model that takes under a second to compute data. Thanks to this long pre-warning time, it is possible to build smart strategies to prevent the error. The system even allows to check with Pythia if the strategy will effectively avoid the future error. We not only deploy the leading edge research in AI from Mathematics, we understand key influences coming from leading edge science in Physics (string theory, quantum field theory). Therefore Pythia’s AI is a leapfrog in technology. Pythia has already reported economic benefits to the paper production industry. But the potential of Pythia goes beyond the paper industry. With its unsupervised data analytics and anomaly detection capabilities, Pythia can be expanded as a prediction and production control system for many other industrial applications. With the PoC of Pythia giving successful initial results; there are several big decisions to make before we can continue with the project. We are seeking now to conduct a feasibility study in order to direct our development and commercial efforts.
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/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régime de financement
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinateur
81379 MUNCHEN
Allemagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.