Grant: CCI Applied Research and Development Grants
Cégep de Trois-Rivières
$60,000.00
Système d’apprentissage par renforcement pour la télégestion de camions à propulsion électrique
EF 2023-24
Résumé
Afin de croître et d’innover dans le domaine de l’électrification des transports, Services Précicad Inc. veut développer un système de télégestion associé à sa technologie de camion électrique à basse vitesse connu sous la bannière commerciale Kargo. Le but de ce système consiste à mettre en œuvre une infogérance assistée par intelligence artificielle (IA) issue de l’apprentissage par renforcement profond à agents multiples (multiagent deep reinforcement learning). Le développement de l’infogérance est requis afin que ces véhicules à propulsion électrique répondent au niveau attendu de productivité et d’efficacité dans le contexte où le modèle d’affaires implique la vente/location de flottes entières de camions pour leur utilisation au sein des services municipaux, industriels et aéroportuaires. Le paradigme de recherche implique la convergence des technologies IoT, 5G et d’IA, et consiste à la conception d’un module IoT permettant une intégration de capteurs de traçabilité sur chaque camion, un acheminement des données par relai 5G vers un portail d’agrégation de données, ainsi qu’un suivi des jalons logistiques d’apprentissage par renforcement à agents multiples codé sur serveur distant. Ce paradigme de recherche fait intervenir une application novatrice de connaissance en IoT, 5G et IA pour réaliser la connectivité intelligente de multiples agents d’une flotte de camion, où chaque camion devient un agent coopérant d’une simulation virtuelle d’optimisation logistique. Pour Précicad, ce projet est un important vecteur d’innovation destiné à se positionner dans le marché en essor des flottes de camions à propulsion électrique, dont le marché mondial est évalué à 57 B$US en 2027 avec croissance moyenne annualisée de 14% à 26%.
Programme
CCI Applied Research and Development Grants
Bénéficiaire
Emplacement
Quebec, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
Tel que publié
Application id
CCARD-2022-00536
Name nom
Ndoye, Majid
Department département
Centre Collégial de Transfert Technologique en télécommunications (C2T3) - Cégep de Trois-Rivières
Organization id
17333
Institution établissement
Cégep de Trois-Rivières
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2023
Competition year année de concours
2022
Award amount
60000
Program id
CCARD
Program name en
CCI Applied Research and Development Grants
Program name fr
ICC Subventions de recherche et développement appliquée
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Area of application code
10000
Area of application group en
The socioeconomic objective available
Area of application group fr
L'objectif socioéconomique disponible
Area of application en
The socioeconomic objective available
Area of application fr
L'objectif socioéconomique disponible
Research subject code
10000
Research subject group en
The field of research available
Research subject group fr
The field of research available
Research subject en
Le domaine de recherche disponible
Research subject fr
Le domaine de recherche disponible
Field of research list codes
RDF1020104
Field of research list names en
Machine learning
Field of research list names fr
Apprentissage machine
Socioeconomic objective list codes
RDS10406
Socioeconomic objective list names en
Communication technologies, systems and services
Socioeconomic objective list names fr
Technologies, systèmes et services de communication
Application title
Système d’apprentissage par renforcement pour la télégestion de camions à propulsion électrique
Keyword
Télécommunication; Sans-fil; Intelligence artificielle; Électronique; IoT; 5G; Micrologiciel; Edge Computing; Cloud Computing
Application summary
Afin de croître et d’innover dans le domaine de l’électrification des transports, Services Précicad Inc. veut développer un système de télégestion associé à sa technologie de camion électrique à basse vitesse connu sous la bannière commerciale Kargo. Le but de ce système consiste à mettre en œuvre une infogérance assistée par intelligence artificielle (IA) issue de l’apprentissage par renforcement profond à agents multiples (multiagent deep reinforcement learning). Le développement de l’infogérance est requis afin que ces véhicules à propulsion électrique répondent au niveau attendu de productivité et d’efficacité dans le contexte où le modèle d’affaires implique la vente/location de flottes entières de camions pour leur utilisation au sein des services municipaux, industriels et aéroportuaires. Le paradigme de recherche implique la convergence des technologies IoT, 5G et d’IA, et consiste à la conception d’un module IoT permettant une intégration de capteurs de traçabilité sur chaque camion, un acheminement des données par relai 5G vers un portail d’agrégation de données, ainsi qu’un suivi des jalons logistiques d’apprentissage par renforcement à agents multiples codé sur serveur distant. Ce paradigme de recherche fait intervenir une application novatrice de connaissance en IoT, 5G et IA pour réaliser la connectivité intelligente de multiples agents d’une flotte de camion, où chaque camion devient un agent coopérant d’une simulation virtuelle d’optimisation logistique. Pour Précicad, ce projet est un important vecteur d’innovation destiné à se positionner dans le marché en essor des flottes de camions à propulsion électrique, dont le marché mondial est évalué à 57 B$US en 2027 avec croissance moyenne annualisée de 14% à 26%.