VibroSnow : Améliorer la détection de piste par machine learning

Ingénierie et Architecture Valais Projets de recherche appliquée et développement

Permettre à un système de détection des conditions de pistes d'aéroport "à apprendre" à partir de données spécifiques et améliorer les algorithmes d'apprentissage : tel est l'objectif du projet VibroSnow, mené par des ingénieur-es de la HES-SO Valais-Wallis - Haute École d'Ingénierie - HEI, en collaboration avec l'entreprise Boschung, l'un des leaders mondiaux dans le marché du déneigement des aéroports.

Le groupe Boschung, dont le siège est basé à Payerne, est l'un des leaders mondiaux du Surface Condition Management. À côté de véhicules multifonctionnels de déneigement et de dégivrage pour les aéroports et les autoroutes, Boschung développe et produit des solutions de détection des conditions de chaussée, incluant différents capteurs et sondes. Notamment, l'entreprise fournit un système permettant l'évaluation des conditions de pistes suivant les normes de l'Organisation de l'Aviation Civile Internationale, nommé ATLAS.

Ces normes représentent un défi pour les scientifiques, car elles demandent une détection des types de neige, qui varient tant par leur poids que leur consistance (poudreuse, mouillée, dure). Afin d'améliorer le processus de détection des conditions de pistes, en évaluant le type de neige, la HEI s'est associée avec le groupe Boschung pour le projet VibroSnow.

L'objectif du projet consiste à implémenter dans le système un algorithme utilisant les technologies de machine learning. Le système doit être capable de discerner des situations d'après les conditions intrinsèques de la piste, ainsi que les conditions extrinsèques (conditions météorologiques, véhicules roulant sur la piste, avions en phase de décollage ou d'atterrissage, etc.). Selon les différentes configurations possibles - type de revêtement de piste, types de véhicules utilisés, taille des avions, etc. - le système doit être capable d'apprendre et de s'adapter à ces facteurs.

L'approche utilisée pour ce projet est la collecte de nombreuses données pour calibrer les algorithmes. Une partie des données a été mise à disposition par Boschung et une autre obtenue au moyen d'expériences menées sur plusieurs sites pilotes, situés à des endroits présentant un fort potentiel de diversité des conditions, notamment en période hivernale. Un prototype d'algorithme prometteur a déjà pu être mis au point.

Ce projet représente une occasion idéale pour les ingénieur-es de la HEI de tester et d'améliorer leurs compétences dans le domaine du développement d'algorithmes destinés à des systèmes industriels. Ce projet pourrait être poursuivi dans le cadre d'un projet Innosuisse. En ce qui concerne le groupe Boschung, ce projet lui permet de parfaire son positionnement par rapport à ses concurrents pour les solutions de détection et de sécurité aéroportuaires.

Un appel à projets destiné aux entreprises impactées par la crise sanitaire

Le projet décrit ci-dessus fait partie d'un appel à projets extraordinaire intitulé "Après Covid-19". Il a été lancé en juillet 2020 par le Conseil de domaine Ingénierie et Architecture de la HES-SO. Ces fonds sont destinés aux professeur-es proches des sociétés de services et d'entreprises suisses impactées par la crise sanitaire. Les hautes écoles concernées par cet appel à projets sont :

  • HE-Arc Ingénierie ;
  • Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg - HEIA-FR ;
  • Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève (HEPIA) ;
  • HES-SO Valais/Wallis - Haute Ecole d'Ingénierie - HEI ;
  • Haute Ecole d'Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud - HEIG-VD ;
  • CHANGINS - Haute école de viticulture et œnologie.