27/11/2023
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Une nouvelle activité avec Skylabs, en Slovénie, a permis de construire une intelligence artificielle capable de prédire les attaques contre le système mondial de navigation par satellite (GNSS) – une constellation de satellites de positionnement et de synchronisation de données, qui peuvent, à leur tour, déterminer l’emplacement.
Localiser notre position fait désormais partie de la vie quotidienne, qu’il s’agisse d’une application de livraison sur notre téléphone connaissant automatiquement notre adresse ou de la possibilité de localiser des amis dans une zone très fréquentée. La demande de services géolocalisés est plus élevée que jamais, avec un besoin toujours croissant de précision. Dans le même temps, la technologie de l’IA et l’apprentissage profond ont progressé, ouvrant la voie à de nouvelles applications dans l’espace et la navigation.
L’activité, financée par le biais du GSTP Building Blocks Framework, a construit la nouvelle plate-forme de manière à ce qu’elle soit capable de détecter toute perturbation, telle qu’une attaque d’usurpation d’identité sur ces systèmes GNSS, avec un nouvel élément clé : la plate-forme améliore sa capacité à repérer les attaques via la machine. apprentissage.
« Les objectifs de l’activité étaient doubles – d’abord élaborer un plan pour un accélérateur d’apprentissage automatique qualifié pour l’espace, puis démontrer les potentiels en développant les algorithmes » explique Gianluca Caparra, le responsable technique en charge de l’activité.
Baptisée HPC-AI, l’activité a finalement permis de construire un microcontrôleur hautes performances dans un ordinateur monocarte, conçu pour les applications en orbite terrestre basse (LEO). L’ordinateur a une conception polyvalente en termes de variété de ressources, de possibilités d’extension et d’interfaces disponibles. Deux modèles informatiques distincts ont été développés, le premier détectant les effets de scintillation dans les signaux GNSS et le second pour détecter les débuts d’un événement d’usurpation d’identité. Chacun des modèles fonctionne sur son propre processeur Edge, une carte d’extension Movidius AI@EDGE.
“Il s’agit d’un ordinateur embarqué d’apprentissage automatique compact, économe en énergie et hautes performances, qui, nous l’espérons, pourra être utilisé dans de petites missions à faible coût, plutôt que de devoir s’appuyer sur quelque chose de gros ou de coûteux”, explique Caparra.
L’activité s’est concentrée sur la construction de la carte aussi petite que possible et a pris en compte l’utilisation de composants commerciaux pour réduire les coûts.
L’activité, 4000135301, a fermé ses portes en 2023.
2023-11-27 19:27:10
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