Description du projet
Une technologie basée sur l’IA pour détecter et prédire les défaillances des infrastructures
Les infrastructures civiles de l’UE sont vulnérables aux catastrophes dues au vieillissement et à l’absence d’outils de surveillance efficaces et fiables. Comme l’a démontré l’effondrement du pont Morandi à Gênes en 2018, de tels événements ont des impacts significatifs sur la santé humaine, l’économie et l’environnement. Il existe par conséquent une demande croissante, sur le marché, pour des systèmes de surveillance de l’intégrité des structures (SHM) efficaces, fiables et abordables, qui soient capables de détecter et de prévoir les catastrophes. Le projet RTExD, financé par l’UE, vise à développer un détecteur d’événements en temps réel basé sur la technologie de l’IA. Cet outil sera en mesure de détecter les défauts et dommages de l’infrastructure avant qu’ils ne se manifestent et de prédire les risques de défaillance. Le détecteur RTExD sera rentable puisqu’il évite le remplacement des structures.
Objectif
The bridge collapse in Genoa (2018) caused 43 deaths, left 600 without home, and cost €200 million to the EU. This is one of many examples of catasrophic events that cause fatalities, financial and environmental damages due to aging infrastructures and insufficient Structural Healt Monitoring (SHM) solutions. Thus, authorities, owners and maintenance managers of large infrastructures have voiced an urgent need for efficient, reliable, cost-effective and autonomous monitoring solutions that would be able to prevent unwanted catastrophes. This demand is boosting the growth of the SHM market – the predicted market size value is €3,9 billion by 2025, which is 3,6 times bigger than in year 2019 (€1,1 billion).
We, at Securaxis, are developing a break-through technology combining predictive real-time acoustic monitoring sensor with our advanced Artificial Intelligence (AI) technology into the Real Time Event Detector RTExD. Since it is acosutic RTExD can detect infrastructure failures even before they are manifested in the external structure. Learning from them the AI layer will be able to predict when this errors willl be produce giving infrastructure mangers enough time to correct potential future failures.
We target various stakeholders along the value chain of the civil infrastructures construction industry. We address customers in the public and the private domain and they range from infrastructure owners, and engineering companies to governmental authorities. Cost-effectiveness will be the main purchasing driver for our customers – installing RTExD on a wind turbine (3MW) would save up to €6,7million instead of replacing the structure.
Through the complection of the project we expect to reach €40 million cumulative revenues and €28 million cumulative profit in the first 5 years of commersialization. Considering a €2.1 million investment during Phase 2, we estimate a return of investment of 11,9% in 2026.
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.
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Programme(s)
Régime de financement
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinateur
1253 VANDOEUVRES
Suisse
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.