Gagnants du concours de design InnovateFPGA

Sécurité de la livraison de colis par drone

Foale Aerospace Inc.

Problème :

La livraison de colis est un élément essentiel de l'infrastructure d'une ville intelligente ; toutefois, elle se fait au prix d'embouteillages et d'émissions de dioxyde de carbone, qui contribuent largement au réchauffement de la planète. D'ici 2050, la livraison de colis du dernier kilomètre pourrait produire plus de 2 millions de tonnes de CO2 par an.

Solution :

Ce projet vise à développer un système de livraison aérienne de colis par drone, alimenté par des sources d'énergie renouvelables et capable de remplacer les livraisons de dernière minute par un coursier d'un point à un autre dans les villes qui dépendent aujourd'hui de services émettant du CO2. Le projet peut détecter et communiquer des changements forts ou brusques dans les mouvements de l'air et créer un « jumeau numérique » pour le développement. Ceci favorise la sécurité du drone ainsi que des personnes et des biens situés à proximité.

Détails du projet :

Les capacités de développement du DSP reprogrammable du FPGA permettent au drone de réagir à 8 canaux analogiques simultanés qui mesurent la rotation et l'accélération du drone. Le HPS fournit la télémétrie des événements dangereux à Microsoft Azure IoT hub et est doté d'une capacité de « jumeau numérique » qui peut reproduire des événements réels pour le développement d'algorithmes en utilisant le DAC DC2025A-A.

Gestion des convertisseurs solaires dans le cloud

Daniel Chavez (Universidad Nacional de Ingenieria)

Problème ::

Au fur et à mesure que les capacités de production d'énergie renouvelable, telles que l'énergie solaire et l'énergie éolienne, se répandent, la répartition de la charge sur le réseau électrique devient plus complexe. Il existe de fréquentes inadéquations entre les demandes d'électricité et la production, qu'il faut gérer.

Solution ::

Ce système est conçu pour collecter plus efficacement les données énergétiques du point d'utilisation local à partir de nombreuses sources qui pourraient être utilisées pour contrôler la production d'électricité. Ces données sont transmises à des systèmes basés sur le cloud qui pourraient ensuite être combinés à une politique de réseau pour mieux optimiser la demande et la production d'électricité.

Détails du projet ::

Le FPGA mesure et contrôle directement la modulation d'un convertisseur bidirectionnel à étage unique DABRS et communique sans fil les données à la base de données MariaDB d'un serveur Azure basé sur le cloud. Comme les données sont traitées localement par le FPGA, la télémétrie nécessaire à la communication avec le centre de contrôle basé sur le cloud est réduite au minimum.

Système de réduction des déchets de fruits

Nixon Fernando Ortiz De La Cruz (Universidad Nacional de Ingenieria and Nacional Mayor de San Marcos)

Problème ::

Les petites entreprises agricoles manquent souvent de ressources pour minimiser les déchets lors de la distribution et du transport de leurs produits. En raison de l'absence de systèmes de stockage et de transport de qualité, une grande partie des produits se détériorent avant d'être livrés aux consommateurs. 80 % de la production de mangues au Pérou provient de petites exploitations familiales.

Solution ::

Ce système intelligent surveillera, signalera et gérera les conditions de stockage et de transport afin de réduire les risques de détérioration.

Détails du projet ::

Le FPGA regroupe les données provenant d'une série de capteurs. Il commande également des actionneurs qui modifient les conditions atmosphériques (c'est-à-dire le CO2) et les températures afin de réduire le mûrissement prématuré des fruits. Les images vidéo de la caméra sont prétraitées par le FPGA, puis envoyées sur le cloud pour analyser les données de couleur et les corréler à la maturité du fruit. Cet ensemble de données diverses est envoyé à Microsoft Azure IoT Hub pour le stockage, le traitement, la prédiction et le contrôle des conteneurs intelligents de stockage/transport de fruits. Comme la plupart des traitements sont effectués par le FPGA, il minimise les données envoyées au cloud, ce qui réduit le coût de transmission de grandes quantités de données.

Optimiseur agricole intelligent

Jyotsna Bavisetti (Université Rajiv Gandhi des technologies de la connaissance, Nuzvid)

Problème ::

Le choix des cultures par les agriculteurs peut souvent être mal informé et inapproprié lorsqu'ils utilisent des méthodes agricoles traditionnelles. Ses rendements et la qualité des cultures s'en trouvent diminués en raison d'une mauvaise compréhension de l'eau et des amendements du sol. L'approvisionnement alimentaire des pays en développement est particulièrement vulnérable.

Solution ::

Cette aide complète aux agriculteurs peut recommander des cultures appropriées en fonction de l'état du sol, du climat et de la disponibilité de l'eau dans la région. Il peut contrôler et optimiser l'irrigation, détecter les maladies des plantes, détecter les mauvaises herbes et fournir des conseils aux agriculteurs.

Détails du projet ::

Le FPGA regroupe les données provenant d'une caméra et d'une large gamme de capteurs d'appareils analogiques. Il est capable de mesurer l'azote, le phosphore, le potassium, le pH, le niveau d'eau, l'humidité du sol et la température. Cet ensemble de données diverses est envoyé à Microsoft Azure IoT Hub pour être stocké, analysé, affiché et guider les agriculteurs. Un algorithme d'apprentissage automatique prédit la culture la plus adaptée aux conditions et contrôle l'irrigation. Un modèle de détection d'objets peut identifier les mauvaises herbes, et un algorithme basé sur l'IA a été créé pour identifier les maladies afin de recommander un traitement.

Système de mini-serre grand public

Pahan Mendis (Université de Moratuwa, Sri Lanka)

Problème ::

Les consommateurs sont de plus en plus conscients que certaines cultures et le transport de produits à grande échelle peuvent avoir un effet négatif sur l'environnement. Les consommateurs souhaitent de plus en plus cultiver leurs propres aliments, non seulement pour des raisons environnementales, mais aussi pour améliorer leur qualité et leur sécurité alimentaire. Toutefois, bon nombre de ces agriculteurs en herbe n'ont pas les connaissances ou les capacités nécessaires pour le faire efficacement.

Solution ::

Ce système de gestion intelligent et automatique de mini-serre vise la production alimentaire pour les consommateurs de la communauté urbaine qui peuvent avoir une expertise minimale en agriculture. Il peut fournir des conseils en matière d'irrigation, de fertilisation, de ventilation et de lumière.

Les fonctions d'IA incluses peuvent prédire le rendement et identifier les comportements de croissance anormaux.

Détails du projet ::Le système capture les données d'une caméra et d'une large gamme de capteurs Analog Devices (mesurant l'humidité et la température de l'air, le pH/l'humidité/la température du sol, les niveaux de CO2 et l'intensité lumineuse). Parallèlement aux données du capteur, le FPGA accélère le traitement des images basé sur l'IA CNN. Ce jeu de données diversifié est envoyé à Microsoft Azure IoT Hub pour le stockage, le traitement et la prédiction des résultats dans le temps.

Conseiller en santé mentale

Sudhamshu B N (Collège d'ingénierie Dayananda Sagar)

Problème ::

Les cas de troubles mentaux et comportementaux représentent un pourcentage croissant des problèmes de santé dans le monde. Cependant, ces cas restent largement sous-représentés dans les statistiques de santé publique classiques (qui se concentrent sur la mortalité par rapport à d'autres facteurs, comme les dysfonctionnements).

Solution ::

Un gant intelligent recueille divers paramètres du corps humain et de l'environnement pour que des modèles d'apprentissage automatique puissent analyser et classer les symptômes de diverses affections mentales ciblées. En fonction de la santé et de l'état mental de l'utilisateur, des suggestions positives opportunes sont communiquées au consommateur sous forme de « recommandations ». La santé mentale est importante au même titre que la santé physique.

Détails du projet ::

Le FPGA regroupe des données telles que la température de l'air et du corps, l'activité des glandes sudoripares, les conditions de luminosité et la qualité de l'air à partir de capteurs situés sur un gant intelligent. Il utilise ensuite l'apprentissage automatique pour caractériser et corréler les données avec les troubles mentaux. La vidéo en direct du patient provenant d'une caméra alimente un modèle de reconnaissance des émotions vidéo pour corréler les données en 5 traits (colère, anxiété, joie, neutralité et tristesse). Cet ensemble de données diversifié est envoyé à Microsoft Azure IoT Hub pour le stockage et le traitement d'apprentissage automatique. Les recommandations sont renvoyées à l'application du téléphone mobile de l'utilisateur.

Rétablissement des récifs coralliens

Jose Filho (Université des sciences et technologies du Roi Abdullah)

Problème ::

25 % de la vie marine dépendent de la santé des récifs coralliens. Or, l'augmentation de la température des océans entraîne le blanchiment de certains coraux. Le processus de blanchiment se produit lorsque le corail expulse les algues qui vivent dans ses tissus. Ces algues sont essentielles à la survie du corail.

Solution ::

Des études en laboratoire montrent que certains micro-organismes bénéfiques pour le corail (BMC) peuvent arrêter le processus de blanchiment et permettre au corail de se rétablir. Ce système permet de fournir des probiotiques coralliens dans l'environnement marin et de contrôler leur efficacité à long terme.

Détails du projet ::

Les FPGA permettent de disposer d'une plateforme expérimentale flexible et reconfigurable. Le FPGA recueille des données provenant de caméras, de capteurs de température et de données sur la luminosité de la mer fournies par un système de reconnaissance de la lumière à très faible consommation d'Analog Devices. Le FPGA utilise l'IA pour déterminer avec précision le stade de blanchiment et prendre une décision rapide pour déployer le BMC. Cette expérience alimentée par l'énergie solaire est déployée près du rivage et est capable d'envoyer des données 4G à Microsoft Azure pour visualiser et gérer le processus de réhabilitation.

Gestion de la qualité de l'air intérieurt

Ricardo Núñez Prieto (NVISION s.l. / Institut de microélectronique de Barcelone (CSIC) / UAB)m

Problème ::

Il est prouvé que l'exposition chronique à des concentrations de CO2 aussi faibles que 1 000 ppm est liée à plusieurs troubles de la santé humaine. Des études ont également démontré que les virus sont libérés lors de l'expiration, des conversations et de la toux, et que la transmission est plus probable dans les environnements intérieurs.

Solution ::

Mesurer le CO2 expiré est la meilleure méthode disponible et peu coûteuse pour évaluer les risques liés à la qualité de l'air. Ce projet peut dériver la concentration de CO2 et envoyer des informations exploitables au serveur Microsoft Azure pour gérer les alertes et la ventilation.

Détails du projet ::

Ce système utilise les données d'un capteur de CO2 NDIR d'Analog Devices qui peut mesurer la concentration de CO2 dans la gamme de 400 à 5 000 ppm ainsi qu'un capteur de température. Un FPGA est un bon choix pour cette application car il a la flexibilité nécessaire pour prendre en charge plusieurs capteurs et peut également être adapté à d'autres types de capteurs, d'algorithmes et de protocoles de communication. Le projet est optimisé pour une empreinte énergétique minimale du système en exécutant l'algorithme de concentration de CO2 localement dans le FPGA pour minimiser la communication de données complexes.

Système de contrôle intelligent de l'exploitation agricole

Mohamed Abdelaziz Louhab (Université M'hamed Bougara Boumerdes)

Problème ::

Il est important de minimiser les erreurs de culture afin de réduire les coûts et d'assurer la sécurité alimentaire dans les régions qui ne bénéficient pas de conditions de culture optimales. D'autres risques, tels que les incendies, l'intrusion des animaux ou le vol, peuvent avoir des conséquences importantes pour une exploitation agricole ou une communauté.

Solution ::

Cette serre intelligente intègre des capteurs qui peuvent surveiller la santé des plantes à l'aide de facteurs environnementaux tels que la température, l'humidité et les gaz comme l'O2 et le CO2. Le système peut non seulement guider les agriculteurs, mais aussi contrôler l'irrigation, le chauffage et la climatisation.

Détails du projet ::

Le FPGA est le cerveau du système alimenté par l'énergie solaire, utilisant le HPS pour mettre en œuvre un algorithme de suivi solaire afin de maximiser la production des panneaux PV. La serre est conçue pour minimiser les erreurs de culture et rendre les produits plus savoureux en utilisant 6 capteurs Analog Devices différents pour surveiller et maintenir la santé des cultures. Le système atténue les craintes de perte de récolte en utilisant l'IR et le PIR pour détecter la présence d'animaux et est également capable de détecter et d'éteindre les incendies.

Trieur automatique de déchets

Longfei Yang (Université de Hubei)

Problème ::

La production mondiale d'ordures augmente chaque année, polluant les sols et les sources d'eau. Les décharges peuvent contenir des produits chimiques dangereux ou d'autres substances nocives qui peuvent pénétrer dans l'écosystème et nuire aux humains et à l'environnement.

Solution ::

Un trieur automatique de déchets peut contribuer à réduire la pollution de l'environnement, à économiser les ressources terrestres et à promouvoir le recyclage des ressources. Ce système est conçu pour réduire l'élimination irréfléchie des déchets recyclables et la classification des déchets maximise le potentiel de réutilisation des déchets et réduit les dommages causés à l'écologie locale.

Détails du projet ::

Ce projet utilise la reconnaissance d'images pour classer les déchets en 4 catégories : recyclable, biodégradable, dangereux et autre. Un capteur infrarouge détecte la disposition d'un nouvel objet, ce qui amène une caméra à envoyer une image au FPGA. Le FPGA met en œuvre un réseau neuronal convolutif profond (CNN) appelé VGG-16 pour la reconnaissance des images. La reconnaissance et la classification sont améliorées grâce à un accélérateur FPGA basé sur OpenCL appelé pipeCNN. Le trieur de déchets place les déchets dans la poubelle appropriée avec une précision de 95 % et un temps de reconnaissance de 1,93 s.

Système de détection des dommages sur la chaussée

Dingwei Chen (Université de Chongqing)

Problème ::

Les dommages subis par le revêtement des routes n'affectent pas seulement l'apparence et le confort de conduite, mais si les besoins d'entretien ne sont pas identifiés et traités, la surface de la route et les structures associées se détérioreront, ce qui pourrait entraîner des accidents, voire des pertes humaines. La construction de routes en béton ou en asphalte est à l'origine d'émissions nocives et de la pollution.

Solution ::

Ce système automatisé de détection, de localisation et de signalement utilise un lidar 3D et des caméras pour saisir en temps réel des informations sur l'état des routes qui peuvent être analysées pour déterminer si des réparations sont nécessaires. Des informations d'inspection exactes associées à une localisation précise permettent de gérer efficacement l'entretien et d'éviter une détérioration coûteuse de la surface des routes.

Détails du projet ::

Le système intelligent de détection des dommages routiers utilise un lidar et une caméra avec une IMU (unité de mesure inertielle), pour obtenir des données de nuage de points et des données d'image de la surface de la route. Le système peut corriger la distorsion du mouvement du nuage de points et est capable de synchroniser les informations du lidar à distance avec les informations des pixels de la caméra. Ces données peuvent être utilisées par des applications en nuage pour combiner les détails des dommages (taille/forme du défaut) avec des données cartographiques précises. Le personnel d'entretien peut alors se concentrer sur la programmation des réparations en temps voulu.