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Coordinateur : KIOS Research and Innovation Center of Excellence, Université de Chypre
Partenaire : Romain Rouvoy de l’Université de Lille CRIStAL
Équipe : Spirals du Groupe Thématique : Génie Logiciel.
Dates : 01/01/20 - 31/10/22
Résumé :
Le projet AIDERS vise à développer des algorithmes spécifiques aux applications et une nouvelle plateforme de cartographie qui exploitera le grand volume de données que les premiers intervenants sont maintenant en mesure de collecter grâce à des capteurs hétérogènes (y compris des caméras visuelles, thermiques et multispectrales, LIDAR, capteurs CBRN, etc.) à bord des unités RPAS, et à convertir ces données en décisions exploitables pour améliorer les interventions d’urgence. Pour relever ce défi, le projet AIDERS s’appuiera sur :
- la collaboration de longue date entre les premiers intervenants et les partenaires techniques du consortium pour identifier les informations à extraire des données collectées,
- concevoir des algorithmes d’apprentissage automatique en ligne pour traiter et analyser les données reçues en temps réel afin de construire des cartes de connaissances,
- mettre en œuvre de nouvelles visualisations que le commandement supérieur peut utiliser pour prendre des décisions intelligentes.
Résultats
Les activités du projet AIDERS aboutiront à 4 résultats principaux, à savoir : 1) la connaissance de l’utilisation potentielle des techniques et algorithmes d’IA pour l’acquisition d’informations précieuses sur l’incident, 2) une nouvelle boîte à outils d’IA sera développée pour fournir des informations pertinentes, fiables et opportunes à partir des données des capteurs aériens disponibles, 3) des exercices sur le terrain seront menés pour évaluer l’intégration et la performance de la boîte à outils d’IA, et 4) conduire un certain nombre d’activités de formation pour les experts de la première intervention. Ces résultats permettront au projet d’atteindre ses objectifs.
- 1. Évaluation des besoins et de la valeur des algorithmes d’IA dans la connaissance de la situation
Tout d’abord, grâce aux connaissances acquises, les premiers intervenants seront mieux à même d’évaluer la valeur et la nécessité des algorithmes d’IA dans la connaissance de la situation. En outre, grâce aux interactions entre les premiers intervenants du projet (ainsi que les collaborateurs) et les partenaires techniques du consortium, les besoins spécifiques à l’application seront identifiés et signalés afin d’inciter la communauté, même après la fin du projet, à prendre en compte ces besoins et à y répondre.
- 2. Conception et développement d’une nouvelle boîte à outils d’IA
En outre, l’objectif est de répondre à certains de ces besoins prioritaires pendant la durée du projet en développant la boîte à outils d’IA proposée. Cette boîte à outils sera mise en œuvre et testée dans le cadre d’au moins quatre exercices en situation réelle afin de démontrer sa valeur et son applicabilité dans les missions d’intervention d’urgence. La boîte à outils d’IA développée sera fournie sur le site web du projet à toute partie intéressée qui pourra la télécharger et l’utiliser elle-même à l’aide de matériel informatique standard. De cette manière, nous nous assurons que son applicabilité n’est pas limitée aux seuls membres du consortium, mais que la communauté internationale peut accéder aux solutions innovantes fournies par le projet AIDERS et en tirer profit.
- 3. Test et évaluation lors d’exercices sur le terrain
En outre, les tests et l’évaluation effectués lors des exercices sur le terrain permettront d’élaborer des processus et des procédures pour l’utilisation de techniques et d’algorithmes d’IA dans des conditions opérationnelles. Ces projets de lignes directrices feront non seulement partie des résultats du projet AIDERS, mais seront également utilisés dans les diverses activités de diffusion et de formation menées par les partenaires du projet.
- 4. Activités de formation
Globalement, l’expérience acquise grâce à tous les résultats du projet (c’est-à-dire les connaissances, la boîte à outils AI et les exercices sur le terrain) sera partagée avec la communauté des premiers intervenants par le biais d’un certain nombre d’activités de formation ciblées, notamment la formation AMC de l’UCPM (organisée quatre fois par an à Limassol, à Chypre). En plus de la formation AMC, chacun des membres du consortium participant organisera un événement national de formation en conjonction avec l’une des réunions du projet où les agences nationales de première intervention seront invitées à participer.
En résumé, tous les résultats du projet ont une portée internationale et sont applicables à la protection civile ainsi qu’à d’autres organismes de première intervention. Comme indiqué ci-dessus, les résultats du projet permettront d’acquérir de nouvelles connaissances et de mettre au point une solution d’IA innovante qui exploitera la quantité de plus en plus importante de données que les unités RPAS peuvent fournir aux premiers intervenants. Les exercices sur le terrain et l’expertise acquise lors du déploiement de la boîte à outils fourniront l’expérience nécessaire au développement de processus et de procédures pour l’introduction de cette nouvelle technologie dans le flux de travail opérationnel des missions d’intervention d’urgence.
Abstract
The AIDERS project aims at developing application-specific algorithms and novel mapping platform that will harness the large volume of data that first responders are now able to collect through heterogeneous sensors (including visual, thermal and multispectral cameras, LIDAR, CBRN sensors, etc.) on-board RPAS units, and converting that data into actionable decisions for improved emergency response. To address this challenge, the AIDERS project will capitalize on :
- the long-lasting collaboration of the first responder and technical partners in the consortium to identify which information needs to be extracted from the collected data,
- design online machine learning algorithms to process and analyse the received data in real-time in order to build knowledge maps,
- implement novel visualizations that higher-command can use to take intelligent decisions.
OUTPUTS
The AIDERS project activities will result in 4 main outputs, namely : 1) knowledge on potential use of AI techniques and algorithms for acquiring valuable information of the incident, 2) a novel AI toolkit will be developed to provide relevant, reliable, and timely information from the available aerial sensor data, 3) field exercises will be conducted to evaluate the integration and performance of the AI toolkit, and 4) conduct a number of training activities to first responder experts. These outputs will be the drivers of the project to achieve its objects.
- 1. Needs assessment and value of AI algorithms in situational awareness
Firstly, through the knowledge gained, the first responders will be in a better position to assess the value and need of AI algorithms in situational awareness. In addition, through the interactions between the first responders in the project (as well as collaborators) and the technical partners of the consortium, application-specific needs will be identified and reported so as to engage the community even after the end of the project in considering and addressing these needs.
- 2. Design and development of a novel AI toolkit
Moreover, the aim is to address some of these needs of high priority during the project duration by developing the proposed AI toolkit. This toolkit will be implemented and tested in at least 4 real-life exercises to demonstrate its value and applicability in emergency response missions. The developed AI toolkit will be provided through the project’s website to any interested party to download and use on their own using off-the-shelf computing hardware. In this way, we ensure that its applicability is not restricted to the consortium members only but the international community can access and gain the benefits of the innovative solutions provided by the AIDERS project.
- 3. Testing and Evaluation in field exercises
Moreover, the testing and evaluation during the field exercises will allow for drafting processes and procedures in the use of AI techniques and algorithms in operational conditions. These draft guidelines will not only be part of the AIDERS project deliverables but also be used in the various dissemination and training activities conducted by the project partners.
- 4. Training activities
Overall the experience gained from all project outputs (i.e., knowledge, AI toolkit and field exercises) will be shared to the first responder community through a number of targeted training activities including the UCPM AMC training (conducted 4 times per year in Limassol, Cyprus). In addition to the AMC training, each of the participating consortium members will be hosting a national training event in conjunction with one of the project meetings where the national first responder agencies will be invited to attend.
Summarizing, all the project outcomes have an international outreach and are applicable to civil protection as well as other first responder agencies. As indicated above the project outputs will result to new knowledge and deliver on an innovative AI solution that will harness the increasingly vast amount of data RPAS units can provide to first responders. The field exercises and the expertise gained in deployment of the toolkit will provide the experience to develop processes and procedure for the introduction of this new technology to the operational workflow of emergency response missions.