Projets

Domaines d’application

Ezako a mené de nombreux projets avec de grands industriels et acteurs de la défense, dont Thales, Naval Group, MBDA, Safran Aircraft Engines, le CNES et l’ANFR. Chaque projet commence par la même exigence sur la qualité des données et leur labélisation.

Projets

Références

  1. DeepGreen

    Surveillance vibratoire sur carte embarquée

    Un travail de recherche et développement au sein de DeepGreen, le projet piloté par le CEA qui construit Aidge, la plateforme open source d’IA embarquée : la détection automatique de défauts par apprentissage sur une carte à microcontrôleur de type STM32. Des machines de production électrique ont été instrumentées de capteurs pour détecter un écart à leur comportement attendu ; Ezako y apporte son expertise des séries temporelles.

  2. Safran Aircraft Engines

    Observations anormales dans les signaux d’essais moteurs

    Une méthode d’apprentissage profond pour détecter les observations anormales dans les séries de capteurs à haute fréquence des essais de développement moteur, où elles rendent les spectrogrammes inexploitables. Publiée avec Safran Aircraft Engines.

  3. CNES

    Anomalies dans la télémétrie de satellites

    La détection d’anomalies dans la télémétrie de satellites par apprentissage automatique, en complément des méthodes de surveillance classiques.

  4. ANFR

    Quels sites radio contrôler en premier

    La prédiction des sites radio les plus susceptibles de révéler une anomalie, pour ordonner les contrôles d’un parc national de plus de 76 000 sites.

  5. DGA

    Des réseaux de neurones pour toutes les plateformes sous-marines

    Un projet de développement pour adapter les réseaux de neurones à chaque plateforme sous-marine (drones, bouées, hydrophones, sonars) et améliorer la détection en temps réel des anomalies sous-marines.

  6. Alseamar

    L’apprentissage profond sur des plateformes sous-marines autonomes

    Mené avec Alseamar dans le cadre du projet RAPID DASMIA.

  7. MION

    Substances dangereuses et illicites dans les bagages

    VASCREEN, développé avec MION dans le cadre du programme SecurIT, pour détecter les substances potentiellement dangereuses et illicites dans les bagages et les marchandises.

Autres domaines d’application

  • Machines tournantes et turbines

    Détecter une dérive dans les séries de vibration, de pression et de température avant qu’elle ne devienne une panne.

  • Lignes de production

    Repérer une dérive de qualité dans les capteurs d’une ligne avant qu’elle n’atteigne les pièces.

  • Câbles, conduites et périmètres

    Surveiller un tracé par acoustique distribuée sur fibre : trafic maritime, biologie marine, intrusion périmétrique.

  • Parcs d’équipements

    Classer les sites, les bornes ou les véhicules à contrôler en premier, comme pour les sites radio de l’ANFR.

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