Lorsque l’entreprise de surveillance à distance néo-écossaise Rimot a eu besoin d’aide pour améliorer son infrastructure de radio mobile avancée, elle a fait appel au stagiaire Accélération de Mitacs et chercheur postdoctoral à l’Université du Nouveau-Brunswick (UNB) Hung Cao ainsi qu’à une équipe de recherche multidisciplinaire financée par Mitacs de l’UNB, de l’Université Dalhousie et de l’Université Acadia.

Les systèmes de radio mobile sont des outils essentiels pour les services d’intervention d’urgence. Le système de Rimot utilisait l’Internet des objets industriel (IIoT) et des applications basées sur le nuage pour examiner l’activité des capteurs afin de détecter des pannes susceptibles d’entraver la communication.

Toutefois, de nouveaux défis sont apparus, car les importants volumes de données transmis entraînaient une congestion des réseaux et un ralentissement des performances. Des données essentielles restaient alors inexploitées et les techniciens devaient souvent passer plus de temps à examiner la situation, ce qui entraînait des interruptions du système et une augmentation des coûts.

Nous constatons aujourd’hui les fruits de notre travail à travers l’intégration de cette recherche dans nos offres commerciales. — James Craig, Directeur de la technologie, Rimot

Hung Cao et l’équipe de recherche ont entrepris de développer une plateforme capable d’utiliser l’apprentissage machine pour identifier rapidement et précisément les problèmes des capteurs, ainsi que prédire de futurs problèmes, limiter les interruptions et améliorer la fiabilité du système. Ils ont proposé d’associer l’informatique en nuage et l’informatique en périphérie de réseau afin d’éliminer la distance et le temps nécessaires pour envoyer des données à des sources centralisées.

« 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. »

Sous la supervision de la professeure en science des données de l’UNB Monica Wachowicz, Hung Cao continue à rechercher l’équilibre optimal entre l’intelligence en périphérie de réseau et en nuage, tandis que les chercheurs de l’Université Dalhousie explorent les menaces liées à la sécurité des systèmes d’IIoT. 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 que les entreprises canadiennes soient compétitives à l’international », déclare Monica Wachowicz.

James Craig, directeur de la technologie chez Rimot assure que réunir les trois équipes a permis à l’entreprise 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.