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Réseau de capteurs - IOT

Ontologies pour bâtiments intelligents

Conception de produits à l'aide de l'IA
Pour:
Ingénieurs de conception, équipe de développement de produits
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D
Représentation des connaissances - Réseau bayésien
Pour:
Ingénieurs procédés.
But:
Application des réseaux bayésiens à l'analyse des causes profondes des processus industriels.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
AI-dispatcher (opérateur) d'une infrastructure de système d'énergie distribuée à grande échelle
Pour:
Les entreprises énergétiques se concentrent sur les solutions d'IA pour stimuler la production, la transition et la distribution d'énergie dans de vastes territoires
But:
Surveillance, optimisation et contrôle des systèmes énergétiques distribués à grande échelle à l'aide de l'apprentissage par renforcement profond (systèmes d'infrastructure de transmission et de distribution de gaz, de pétrole, d'électricité, de chaleur et d'eau).
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, augmenter les revenus, réduire les coûts
Grandes entreprises
Opérations - Surveillance intelligente des infrastructures
Pour:
Opérateurs d'usine
But:
Optimisation de l'efficacité thermique d'une centrale électrique à l'aide de Machine Learning.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, améliorer l'efficacité des employés, réduire les coûts
Réduire les rappels d'aliments avec AI-Dri
Pour:
Entreprises alimentaires, magasins de détail, restaurants
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Analyse prédictive du comportement et des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports à l'aide de données hétérogènes et de l'intelligence artificielle
Pour:
Les utilisateurs finaux
But:
Prédiction des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports. Pour former des prédictions, nous recueillons des données physiologiques à partir de wearables/caméras vidéo/eye trackers, des données de télémétrie de jeu à partir de fichiers clavier/souris/démo et des conditions environnementales suivies de l'application de méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse des données collectées.
Objectif:
Autre
Conscience robotique
But:
Un robot pour les visites de musées doté des principales capacités de la conscience fonctionnelle, accepté et transparent pour les utilisateurs non formés.
Objectif:
Autre
Ontologies pour bâtiments intelligents
Pour:
Ceux qui peuvent affecter le système d'IA : puisqu'il est sous la tutelle d'une université
But:
Rénovation d'un immeuble, amélioration de la qualité de vie des habitants (limité aux problématiques de données dans l'immeuble), public : citoyens, acteurs publics et privés, entreprises impliquées dans le système TIC gérant l'immeuble. Le champ d'application ne se limite pas au système de gestion technique du bâtiment (BMS). Nous souhaitons l'ouvrir aux données produites par les habitants, couplées aux données issues de la BMS.
Objectif:
Autre
Véhicule de protection sans pilote pour les travaux routiers sur les autoroutes
But:
Fonctionnement sans pilote d'un véhicule de protection afin de réduire le risque pour les travailleurs de la route lors de travaux routiers à court terme et mobiles effectués dans un trafic en mouvement.
Objectif:
Autre
Composants IA pour le pelotonnage de véhicules sur la voie publique
But:
Trains de véhicules roulant très près les uns des autres à vitesse quasi égale (pelotons) sur la voie publique, en particulier pelotons de camions sur les autoroutes.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Utilisation d'une solution robotique pour la police et le contrôle du trafic
But:
Système de régulation de la circulation basé sur la robotique.
Objectif:
Autre
Analyse comportementale et sentimentale
Pour:
Organisations, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminez l'état émotionnel et l'objectif d'une personne à partir de ses gestes, de son expression faciale et de ses actions.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Des semaines aux heures : comment les assureurs innovent avec l'IA pour raccourcir le temps de traitement des sinistres et améliorer l'expérience client
Pour:
- Gestion des réclamations - Expérience client.
Objectif:
Expérience client améliorée
Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT
Pour:
Utilisateurs finaux des compteurs intelligents, entreprises de services publics
But:
Détection d'attaques basée sur les anomalies dans un environnement IoT à l'aide de Swarm Intelligence.
Objectif:
Autre
Solution robotique pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses
But:
Construire une solution robotique basée sur l'IA pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses.
Objectif:
Autre
Détection des maladies animales
Pour:
Producteurs laitiers, Producteurs industriels
Objectif:
Anticiper les risques
Gestion des écosystèmes à partir de l'inférence de relation causale à partir de données d'observation
Pour:
Environnement, écosystème
But:
Déduisez des variables latentes importantes pour contrôler tout un écosystème à l'aide d'une base de données comprenant des données d'observation humaine et de capteurs.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Conscience de scène de vision robotique
Pour:
Clients, tiers, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminer l'environnement dans lequel se trouve le robot et les actions qui lui sont disponibles.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour comprendre l'adultération dans les aliments couramment utilisés
Pour:
Consommateurs, agriculteurs, agences de veille sanitaire
But:
Comprendre les modèles d'imagerie hyperspectrale / proche infrarouge (NIR) ou visuelle spécifiquement pour l'adultération dans le lait, les bananes et les mangues.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Services de synthèse vocale basés sur l'IA avec des voix personnelles pour les personnes ayant des troubles de la parole
Pour:
Les personnes ayant des troubles de la parole
But:
Toutes les personnes qui ont une sorte de trouble de la parole, y compris, mais sans s'y limiter, trois types de base : les troubles de l'articulation, les troubles de la fluidité et les troubles de la voix.
Objectif:
Expérience client améliorée
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Véhicule de remorquage d'avion autonome
But:
Véhicule tracteur autonome pour aéronefs, opérant sur un aérodrome de manière autonome.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Amélioration de la productivité pour l'exploitation de l'entrepôt
Pour:
Directeur d'entrepôt
But:
Analyse de données volumineuses pour améliorer la productivité.
Objectif:
Autre

Ontologies pour bâtiments intelligents

Pour:
Ceux qui peuvent affecter le système d'IA : puisqu'il est sous la tutelle d'une université
Objectif:
Autre
But du cas d'usage
Rénovation d'un immeuble, amélioration de la qualité de vie des habitants (limité aux problématiques de données dans l'immeuble), public : citoyens, acteurs publics et privés, entreprises impliquées dans le système TIC gérant l'immeuble. Le champ d'application ne se limite pas au système de gestion technique du bâtiment (BMS). Nous souhaitons l'ouvrir aux données produites par les habitants, couplées aux données issues de la BMS.
Description
Les articles fondateurs et techniques introduisant le vocabulaire, les définitions et les concepts des bâtiments intelligents sont les références [205], [206], [207] et [208]. La vision commune et la définition partagée au sein de la communauté est qu'un bâtiment intelligent est une construction avec une conception et un support technologique appropriés pour maximiser ses fonctionnalités et le confort de ses occupants avec le compromis de réduire leurs coûts d'exploitation et de prolonger la durée de vie de la structure physique. [204]. Dans la référence [205], les auteurs ont présenté un premier guide pour comprendre les couches, la taxonomie des services et les meilleures pratiques pour le développement de bâtiments intelligents. Des normes ouvertes sont revendiquées afin d'augmenter l'interopérabilité entre les couches et les services. Dans la référence [206], les auteurs ont expliqué les variations entre différentes notions. Les conclusions de l'article permettent de clarifier et de définir la frontière entre le bâtiment intelligent et le bâtiment intelligent (plus avancé). La borne supérieure du bâtiment intelligent est définie par (le développement futur du) bâtiment prédictif. Pour simplifier un peu, d'un point de vue système, nous pouvons considérer un bâtiment intelligent comme un bâtiment réagissant à certains événements, tandis que les bâtiments intelligents sont des bâtiments qui intègrent et tiennent compte de l'intelligence, de l'entreprise, du contrôle, des matériaux et de la construction comme un bâtiment entier. système, avec l'adaptabilité, pas la réactivité, au cœur, afin de répondre aux moteurs de progression du bâtiment : énergie et efficacité, longévité, confort et satisfaction. Le document en ligne INTEL [207] est orienté vers l'Internet des objets et le système de gestion du bâtiment (BMS). Analogue à un système de contrôle de supervision et d'acquisition de données (SCADA) utilisé dans la fabrication, un système de gestion de bâtiment surveille et contrôle divers systèmes de bâtiment, tels que le chauffage, la ventilation, la climatisation (CVC) et l'éclairage avec des systèmes supplémentaires et souvent séparés pour contrôler les ascenseurs , incendie, sûreté, sécurité et contrôles d'accès. Nous expliquons plus loin que notre travail, au niveau du système, ne concerne pas le BMS, que nous estimons incapable d'apprendre à partir des données qu'il gère. Le document technique [208] donne plus de détails sur le BMS, le contrôle numérique direct (DDC), le système d'automatisation du bâtiment (BAS) et le Facility Master System Integrator (FMSI), qui sont tous définis selon un point de vue système. Le système que nous proposons s'apparente plus à un système d'exploitation pour le bâtiment ou à un orchestrateur de tâches d'apprentissage automatique ou de tâches informatiques et il ne ressemble à aucun de ces systèmes. Enfin, le projet de système de bâtiments résidentiels, du Berkeley Lab [197] est également une bonne source d'articles, de 1978 à aujourd'hui, liés aux bâtiments intelligents avec un accent particulier sur le mouvement de l'air et les pénalités associées impliquant la distribution de polluants, d'énergie et de l'air frais. Les réglementations ISO sur les processus ou les technologies relatives aux bâtiments intelligents sont ISO 16484-2:2004 [198], ISO 16484- 6:2009[199], ISO 16484-5:2012 [200] et ISO 16484- 3:2005 [201 ]. Ils ne sont pas liés à l'IA ni aux données produites par les résidents. L'objectif du cas d'utilisation est d'étudier des données existantes (ouvertes), et de construire de nouveaux outils pour collecter des données produites dans un bâtiment afin de les classer dans des ontologies. Pour faire court, une ontologie est une connaissance en tant qu'ensemble de concepts. L'idée derrière la standardisation, ici, est de mettre de l'ordre dans les données brutes et d'en extraire des connaissances générales. Il y a un manque de propension, dans le domaine du bâtiment intelligent, à structurer les données (tous types de données) afin d'inférer et de fonder des décisions ou des réactions sur des connaissances générales plutôt que sur des faits épars. Nous devinons également ici qu'une intelligence/connaissance collective aide beaucoup à prendre de bonnes décisions pour les personnes vivant dans des bâtiments.
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