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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Embedded learning and optimization for the next generation of smart industrial control systems

Description du projet

Se préparer aux systèmes de contrôle intelligents optimisés du futur

La demande pour les technologies de systèmes intelligents est en hausse dans la plupart des domaines, qu’il s’agisse du secteur privé comme du secteur public. L’industrie voit également l’essor des applications de technologies intelligentes, notamment en matière de systèmes intelligents de contrôle industriel. Malheureusement, en raison de la nature limitée et localement intégrée des ressources de calcul des systèmes de contrôle industriel, ainsi que de la nécessité de développer des algorithmes fiables présentant un comportement vérifiable et interprétable (solutions pour le moment absentes du marché), les systèmes intelligents de contrôle industriel sont incapables d’atteindre le niveau d’optimisation constaté dans d’autres domaines. Le projet ELO-X, financé par l’UE, entend résoudre ces problèmes en mettant sur pied une équipe de doctorants et d’organisations partenaires, dont l’objectif sera la recherche et le développement de solutions et de méthodologies visant à relever ces défis.

Objectif

Thanks to the increasing capabilities of digital technologies, the next generation of industrial control systems are expected to learn from streams of data and to take optimal decisions in real-time, leading to increased performance, safety, energy efficiency, and ultimately value creation.
Numerical optimization is at the very core of both learning and decision-making, and machine learning algorithms and artificial intelligence raise huge worldwide research interest, often using cloud computing and large data centers for their optimization computations.
However, in order to bring learning- and optimization-based automated decision-making into smart industrial control systems (SICS), two important bottlenecks have to be overcome: (1) computational resources on industrial control systems are locally embedded and limited, and (2) industrial control applications require reliable algorithms, with interpretable and verifiable behavior. Both requirements partially stem from safety aspects, which are crucial in applications where a single computation error can cause high economic and environmental cost or even damage to people.
Pushing the performance boundary of SICS to leverage advanced digital technologies will therefore involve both fundamental new research questions and technological solutions, calling for a new set of advanced methods for embedded learning- and optimization-based control algorithms. Through its 15 PhD students hosted and seconded at 11 top European research centers (6 academic, 5 industrial) and 4 partner organizations in the US, Japan and China, ELO-X will address the timely and pressing need for highly qualified and competent researchers who will develop embedded learning- and optimization-based control methodologies for SICS, thus enabling new and possibly game-changing digital technologies for important EU industries.

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.

MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)

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) H2020-MSCA-ITN-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ALBERT-LUDWIGS-UNIVERSITAET FREIBURG
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.

€ 758 365,20
Adresse
FAHNENBERGPLATZ
79098 Freiburg
Allemagne

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Région
Baden-Württemberg Freiburg Freiburg im Breisgau, Stadtkreis
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.

€ 758 365,20

Participants (10)

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