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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

A platform for privacy-preserving Federated Machine Learning using Blockchain to enable Operational Improvements in ATM

Description du projet

Améliorer la gestion du trafic aérien grâce à la collaboration en matière d’apprentissage machine sur des ensembles de données privées

La gestion du trafic aérien (ATM) pourrait grandement bénéficier de l’exploitation cyber-sécurisée de grands ensembles de données privées appartenant à différentes parties prenantes. Cependant, il existe actuellement une réticence à partager des données sensibles. Le projet AICHAIN, financé par l’UE, propose un concept novateur de gestion des informations numériques (DIM) qui permettra d’exploiter ces précieux ensembles de données privées. Il combinera deux technologies émergentes de gestion de l’information numérique, l’apprentissage automatique fédéré et la chaîne de blocs, afin d’élaborer un concept avancé d’apprentissage fédéré préservant la vie privée, dans lequel l’échange de données et les modèles d’apprentissage ne seront pas compromis. Il étudiera également les avantages potentiels de cette DIM innovante par le biais de cas de recherche en ATM liés au modèle de pronostic avancé d’équilibrage de la capacité de la demande du gestionnaire de réseau, complété par des données opérationnelles réelles provenant des utilisateurs de l’espace aérien.

Objectif

This project proposes an innovative Digital Information Management (DIM) concept, i.e. the AICHAIN solution, that aims at enabling the cyber-secured exploitation of large private data sets that belong to different stakeholders and that contain valuable information for ATM operations. To overcome the stakeholders’ reluctance to share sensitive data, the exploitation will not be performed by exchanging the data itself but by articulating an advanced privacy-preserving federated learning architecture in which neither the training data nor the training model need to be exposed. This will be possible thanks to the innovative combination of two emerging DIM technologies: Federated Machine Learning (FedML) and Blockchain technologies.

The potential benefits of the new proposed DIM concept will be explored through ATM research use cases related to advanced Demand Capacity Balancing (DCB) predictive models of the Network Manager (NM), whose prediction performance is expected to significantly improve thanks to the exploitation of relevant operational private data from Airspace Users. The accuracy of the new DCB predictive models augmented with real operational data accessed through the AICHAIN solution will be benchmarked against the machine learning models for DCB that are currently in use or under research by NM.

The project will also address the exploration of governance and incentives mechanisms as part of the AICHAIN solution concept architecture, to facilitate the adoption of the concept and the alignment of interests of the key stakeholders (especially of the data owners). The design of advanced governance & incentives mechanisms, which could be implemented using the mechanism of “smart contracts” available in the toolset of Blockchain, will be complemented with a theoretical identification of data exploitation benefits and with discussions in workshops participated by external experts.

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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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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.

RIA - Research and 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-SESAR-2019-2

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SITA EWAS APPLICATION SERVICES SL
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.

€ 240 907,16
Adresse
CALLE DE PALLARS 193-205 PLANTA 11
08005 Barcelona
Espagne

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Région
Este Cataluña Barcelona
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.

€ 283 407,16

Participants (6)

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