Description du projet DEENESFRITPL Techniques d’apprentissage automatique pour la mesure des performances des aéronefs Les activités actuelles des compagnies aériennes reposent sur le système de gestion du vol (FMS pour «flight management system») pour planifier et gérer les trajectoires de vol. Cependant, le FMS utilise un modèle de performance issu d’un seul constructeur pour chaque type d’aéronef et s’appuie sur les prévisions météorologiques avant le vol. Cette approche manque de précision et ne permet pas d’obtenir des mesures précises des performances de l’aéronef. Pour résoudre ce problème, le projet PERF-AI, financé par l’UE, vise à utiliser des techniques d’apprentissage automatique sur les données de vol. Il peut ainsi mesurer avec précision les performances réelles de l’aéronef tout au long de sa durée de vie. Le projet identifiera les algorithmes d’apprentissage automatique appropriés, évaluera leur précision pour l’analyse des données de vol et développera des modèles mathématiques pour optimiser les trajectoires de vol réelles. Afficher les objectifs du projet Masquer les objectifs du projet Objectif PERF-AI will apply Machine Learning techniques on flight data (parametric & non-parametric approaches) to accurately measure actual aircraft performance throughout its lifecycle.Within current airline operations, both at flight preparation (on-ground) & at flight management (in-air) levels, the trajectory is first planned, then managed by the Flight Management System (FMS) using a single manufacturer’s performance model that is the same for every aircraft of the same type, & also on weather forecast that is computed long before the flight. It induces a lack of accuracy during the planning phase with a flight route pre-established at specific altitudes & speeds to optimize fuel burn, from take-off to landing using aircraft performances that are not those of the real aircraft. Also, the actual flight will usually shift from the original plan because of Air Traffic Control (ATC) constraints, adverse weather, wind changes & tactical re-routing, without possibility for the flight crew, either using the FMS or through connected services to tactically recompute the trajectory in order to continuously optimize the flight path. This is in particular due to the limitations of the performance databases that the current systems are using.Hence, PERF-AI is focusing on identifying adequate machine learning algorithms, testing their accuracy & capability to perform flight data statistical analysis & developing mathematical models to optimize real flight trajectories with respect to the actual aircraft performance, thus, minimizing fuel consumption throughout the flight.The consortium consists of Safety-Line (FR) & INRIA (FR), having full expertise at Aircraft Performance & Data Science, hence, able to fully propose, test & validate different statistical models that will allow to accurately solve some optimization challenges & implement them in an operational environment.PERF-AI total grant request to the CSJU is 568 550€ with total project duration of 24 months. Champ scientifique natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesmeteorologyengineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringaircraftnatural sciencesmathematicsapplied mathematicsstatistics and probabilityengineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsnatural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning Programme(s) H2020-EU.3.4. - SOCIETAL CHALLENGES - Smart, Green And Integrated Transport Main Programme H2020-EU.3.4.5.6. - ITD Systems Thème(s) JTI-CS2-2017-CfP07-SYS-01-08 - Application of machine learning techniques to enableenhance aircraft performances database and facilitate mission optimization objectives Appel à propositions H2020-CS2-CFP07-2017-02 Voir d’autres projets de cet appel Régime de financement CS2-IA - Innovation action Coordinateur SAFETY LINE Contribution nette de l'UE € 318 675,00 Adresse ETAGE 11 TOUR MONTPARNASSE 33 AVENUE DU MAINE 75015 Paris France Voir sur la carte PME L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention. Oui Région Ile-de-France Ile-de-France Paris Type d’activité Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments) Liens Contacter l’organisation Opens in new window Participation aux programmes de R&I de l'UE Opens in new window Réseau de collaboration HORIZON Opens in new window Coût total € 455 250,00 Participants (1) Trier par ordre alphabétique Trier par contribution nette de l'UE Tout développer Tout réduire INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE France Contribution nette de l'UE € 249 875,00 Adresse DOMAINE DE VOLUCEAU ROCQUENCOURT 78153 Le Chesnay Cedex Voir sur la carte Région Ile-de-France Ile-de-France Yvelines Type d’activité Research Organisations Liens Contacter l’organisation Opens in new window Site web Opens in new window Participation aux programmes de R&I de l'UE Opens in new window Réseau de collaboration HORIZON Opens in new window Coût total € 249 875,00