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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Enhance Aircraft Performance and Optimisation through utilisation of Artificial Intelligence

Description du projet

Techniques d’apprentissage automatique pour la mesure des performances des aéronefs

Les activités actuelles des compagnies aériennes reposent sur le système de gestion du vol (FMS pour «flight management system») pour planifier et gérer les trajectoires de vol. Cependant, le FMS utilise un modèle de performance issu d’un seul constructeur pour chaque type d’aéronef et s’appuie sur les prévisions météorologiques avant le vol. Cette approche manque de précision et ne permet pas d’obtenir des mesures précises des performances de l’aéronef. Pour résoudre ce problème, le projet PERF-AI, financé par l’UE, vise à utiliser des techniques d’apprentissage automatique sur les données de vol. Il peut ainsi mesurer avec précision les performances réelles de l’aéronef tout au long de sa durée de vie. Le projet identifiera les algorithmes d’apprentissage automatique appropriés, évaluera leur précision pour l’analyse des données de vol et développera des modèles mathématiques pour optimiser les trajectoires de vol réelles.

Objectif

PERF-AI will apply Machine Learning techniques on flight data (parametric & non-parametric approaches) to accurately measure actual aircraft performance throughout its lifecycle.

Within current airline operations, both at flight preparation (on-ground) & at flight management (in-air) levels, the trajectory is first planned, then managed by the Flight Management System (FMS) using a single manufacturer’s performance model that is the same for every aircraft of the same type, & also on weather forecast that is computed long before the flight. It induces a lack of accuracy during the planning phase with a flight route pre-established at specific altitudes & speeds to optimize fuel burn, from take-off to landing using aircraft performances that are not those of the real aircraft. Also, the actual flight will usually shift from the original plan because of Air Traffic Control (ATC) constraints, adverse weather, wind changes & tactical re-routing, without possibility for the flight crew, either using the FMS or through connected services to tactically recompute the trajectory in order to continuously optimize the flight path. This is in particular due to the limitations of the performance databases that the current systems are using.

Hence, PERF-AI is focusing on identifying adequate machine learning algorithms, testing their accuracy & capability to perform flight data statistical analysis & developing mathematical models to optimize real flight trajectories with respect to the actual aircraft performance, thus, minimizing fuel consumption throughout the flight.

The consortium consists of Safety-Line (FR) & INRIA (FR), having full expertise at Aircraft Performance & Data Science, hence, able to fully propose, test & validate different statistical models that will allow to accurately solve some optimization challenges & implement them in an operational environment.

PERF-AI total grant request to the CSJU is 568 550€ with total project duration of 24 months.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/fr/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

CS2-IA - Innovation action

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-CS2-CFP07-2017-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SAFETY LINE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 318 675,00
Adresse
ETAGE 11 TOUR MONTPARNASSE 33 AVENUE DU MAINE
75015 Paris
France

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 455 250,00

Participants (1)

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