En cas de situation d’urgence comme une catastrophe naturelle, ou la pandémie actuelle, les équipes de premiers secours canadiennes utilisent des systèmes de radio mobile pour communiquer rapidement et de manière sécurisée. Partout dans le monde, les fabricants utilisent également des systèmes radio dans leurs usines de production. Pour fonctionner, les communications radio nécessitent une infrastructure complexe comprenant des centaines de milliers de stations de répéteurs radio dans toute l’Amérique du Nord et à travers le monde.

Une équipe de recherche financée par Mitacs travaille avec l’entreprise Rimot de la Nouvelle-Écosse afin de développer une plateforme capable d’utiliser l’apprentissage machine pour examiner l’activité de ces capteurs plus rapidement et plus précisément afin de prédire de futurs problèmes, de limiter les interruptions et d’améliorer la fiabilité du système de communication.

« Les systèmes de radio mobile terrestre génèrent des quantités de données opérationnelles importantes et déclenchent des alarmes de systèmes quotidiennement. La plupart de ces données essentielles restent inexploitées et un technicien doit être envoyé pour examiner manuellement chaque alarme », explique Monica Wachowicz, professeure en science des données et directrice du People in Motion Laboratory de l’Université du Nouveau-Brunswick (UNB). « Cela implique non seulement des coûts pour les camions supplémentaires qui doivent être déployés, mais aussi une perte de revenus lorsque le système est interrompu. »

Rimot a mis au point un système de surveillance à distance amélioré qui fournit des données continues afin de pouvoir prendre des décisions en temps réel et de gérer les ressources à distance. Cela signifie que les problèmes peuvent être identifiés rapidement sans nécessiter d’inspection manuelle. Analyser les énormes quantités de données générées par les capteurs de Rimot demeure toutefois une tâche de grande envergure, mais l’entreprise peut désormais compter sur l’aide d’experts de l’UNB, de l’Université Dalhousie et de l’Université Acadia.

Quel est le rôle de l’IIoT et de la science des données dans la gestion des infrastructures essentielles?

Le produit de Rimot s’appuie sur des systèmes d’Internet des objets industriel (IIoT) qui relient des capteurs à des services hébergés dans le nuage. Cependant, les vastes quantités de données transmises peuvent entraîner une congestion des réseaux et occasionner des défis en matière de rendement.

Afin d’apporter une solution aux potentielles difficultés liées aux infrastructures et à la connectivité, l’équipe de recherche a proposé de combiner deux technologies : l’informatique en nuage et l’informatique en périphérie de réseau. La première opère dans un centre de données centralisé et virtuel, tandis que la seconde rapproche les calculs de la source des données.

« En éliminant la distance et le temps nécessaires pour envoyer des données à des sources centralisées, nous bénéficierons de vitesses et de performances améliorées en termes de transport des données, ainsi que d’appareils et d’applications en périphérie de réseau », explique Monica Wachowicz.

Elle a supervisé Hung Cao, un stagiaire Mitacs Accélération et chercheur postdoctoral à l’UNB, dans le cadre de l’application d’une structure conceptuelle qu’il avait développée durant ses études doctorales afin de répondre aux besoins pratiques de Rimot.

« Le projet de Mitacs avec Rimot était en parfaite corrélation avec ma recherche sur l’IIoT à l’UNB », affirme Hung Cao. « Notre objectif était de développer une architecture et d’analyser les données entrantes d’appareils d’IIoT partout et en tout temps. »

Créer un écosystème d’innovation à travers la collaboration de recherche

La nature collaborative et multidisciplinaire de ce projet le rend unique. Tandis que Monica Wachowicz et Hung Cao travaillaient sur un équilibre optimal d’intelligence en périphérie de réseau et en nuage, les chercheurs de Dalhousie explorent les menaces liées à la sécurité des systèmes d’IIoT, et l’équipe d’Acadia travaillera prochainement sur un modèle prédictif basé sur des données météorologiques externes.

« Notre projet s’inscrit dans un écosystème d’innovation émergent nécessaire dans la région de l’Atlantique, où nous pouvons atteindre une masse critique afin d’exploiter les efforts collaboratifs et les impacts significatifs, mais aussi de fournir un environnement unique pour les entreprises canadiennes compétitives à l’international », déclare Monica Wachowicz.

Elle ajoute que la collaboration a offert une expérience exceptionnelle aux stagiaires de Mitacs, ainsi qu’à ses pairs Jean-François Bousquet, professeur au Département de génie électrique et informatique de l’Université Dalhousie et Daniel Silver, professeur à la Jodrey School of Computer Science de l’Université Acadia et directeur de l’Acadia Institute for Data Analytics.

James Craig, directeur de la technologie chez Rimot, explique que l’objectif était de réunir les trois établissements afin d’exploiter les points forts de chacun. « Cela a été un plaisir de collaborer avec chacun d’entre eux et nous constatons aujourd’hui les fruits de notre travail à travers l’intégration de cette recherche dans nos offres commerciales », ajoute-t-il.

Du point de vue du stagiaire, outre les avantages liés à la collaboration avec d’autres universités, Hung Cao souligne que les interactions avec les ingénieurs de Rimot afin de développer les prototypes de travail ont constitué un grand bénéfice professionnel, tout comme l’utilisation d’ensembles de données réelles fournis par l’entreprise.

« Pour moi, en tant que scientifique de données, la partie la plus intéressante était d’avoir accès à des ensembles de données réelles dans un scénario pratique et de pouvoir chercher la valeur et les informations dissimulées dans les données brutes en toute liberté », raconte-t-il.

Pour la suite, Hung Cao travaille sur des publications scientifiques afin de partager les conclusions de sa recherche à ce jour, tandis que Rimot collabore avec les universités partenaires pour passer à la phase suivante de la recherche. Ils évaluent également des opportunités de création de propriété intellectuelle unique.

Les programmes de Mitacs sont financés par plusieurs partenaires à travers le Canada. Nous remercions le gouvernement du Canada, le gouvernement de l’Alberta, le gouvernement de la Colombie-Britannique, Research Manitoba, le gouvernement du Nouveau-Brunswick, le gouvernement de Nouvelle-Écosse, le gouvernement de l’Ontario, Innovation PEI, le gouvernement du Québec, le Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies, le gouvernement de la Saskatchewan et le gouvernement de Terre-Neuve-et-Labrador de nous aider à favoriser l’innovation et la croissance économique partout au pays.

Avez-vous un défi d’affaires qui pourrait bénéficier d’une solution de recherche? Si tel est le cas, contactez Mitacs aujourd’hui pour discuter d’occasions de partenariat : BD@mitacs.ca.