Défi Airbus AI Challenge : Fujitsu remporte le premier prix pour la maintenance prédictive visant à améliorer la sécurité.

  • Le premier prix du concours « Airbus AI Gym » est attribué à Fujitsu pour avoir trouvé la capacité d’une intelligence prédictive non supervisée la plus précise pour les hélicoptères.
  • La solution gagnante a atteint une précision de 93 %, identifiant les cas où les capteurs fonctionnent anormalement et affichant des alertes précoces en cas de défaillance de l’appareil.

 Le concours « Airbus AI Gym »1 a réuni plus de 140 équipes autour d’un but commun : mettre au point une méthode pour utiliser l’IA sans surveillance afin de détecter les anomalies au sein des données des accéléromètres des hélicoptères pré-certifiés par Airbus. Dans ce cadre, Fujitsu s’est vu décerner le premier prix par l’organisateur du concours, le leader mondial de l’aérospatiale Airbus SE.

Les mécaniciens de bord fixent un grand nombre de capteurs sur les hélicoptères d’essai pour capturer toutes les nuances de leur comportement. Afin d’améliorer la détection des signaux d’alerte précoce dans cette vaste quantité de données, Airbus a créé le défi « AI Gym », encourageant la recherche d’une nouvelle façon de localiser avec précision les problèmes potentiels, notamment les données aberrantes. Une équipe pluridisciplinaire d’ingénieurs spécialisés accompagne chaque vol pour étudier cette masse d’observations – soit un investissement majeur pour chaque vol effectué.

Fujitsu a su se distinguer, sa solution a atteint une précision de 93 %, tirant parti de son modèle d’IA non supervisée « DeepTAN » créé par la sous-division de la société, Fujitsu Systems Europe2 (FSE). Le développement réalisé par a pris des séquences de données de plusieurs capteurs et les a analysées sur une période de temps fixe, détectant un comportement anormal des capteurs à l’aide d’un algorithme d’apprentissage approfondi basé sur la détection d’anomalies multivariées par des réseaux contradictoires génératifs3 [MAD-GAN]. FSE a formé et validé l’algorithme dans son propre centre de données en utilisant 1 677 séquences d’une minute de données d’accéléromètres provenant d’hélicoptères d’essai volant à différents endroits, angles et vols.

Morgane Palomo
Diplômée d'un master un brand management marketing, sa curiosité et sa soif de savoir ne sont étanchées. De nature créative, elle a su diversifier ses expériences. De la création graphique, à l'événementiel en passant par la communication interne et le marketing digital, elle s’est construit un savoir pluriel et avant tout polyvalent.

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