Ludovic Pfeiffer
ludovic.pfeiffer
2672045478
Pfeiffer
Ludovic
ludovic.pfeiffer@hesge.ch
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Les gestes \u00e9co-citoyens doivent \u00eatre encourag\u00e9s pour bannir les incivilit\u00e9s persistantes. Cette prise de conscience concerne toute la population, quel que soit son statut social ou son \u00e2ge. Notre r\u00e9flexion s'inscrit comme un pont entre low-tech et high-tech. Aussi proposons-nous un syst\u00e8me de tri motivant et ludique, pour \u00e9duquer le jeune public au bon geste, afin que le recyclage devienne un r\u00e9flexe naturel, gr\u00e2ce \u00e0 un jeu interactif et gratifiant. \r\n\r\nParmi toutes les r\u00e9alisations existantes, aucune ne couple l'aspect ludique avec les techniques de reconnaissance et d'apprentissage pr\u00e9dictifs des mati\u00e8res pour donner un feedback au jeune enfant. Aucune n'utilise les techniques de Machine Learning (ML) pour l'apprentissage aupr\u00e8s du jeune public. LusTra (Ludique smartTrash) vise \u00e0 d\u00e9velopper un prototype mobile de collecte intelligent \u00e0 but \u00e9ducatif pouvant \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 dans des lieux de rassemblement. Les 4 poubelles intelligentes labellis\u00e9es int\u00e9grant des capteurs et des algorithmes optimis\u00e9s de d\u00e9tections permettront la reconnaissance des mat\u00e9riaux jet\u00e9s, et l'introduction d'un syst\u00e8me de feedback motivant les enfants au tri de mani\u00e8re p\u00e9dagogique et ludique. "},"en":{"id":23194,"title":"Vers un syst\u00e8me intelligent de gestion des d\u00e9chets. ","description":"Depuis quelques ann\u00e9es, la masse des d\u00e9chets incin\u00e9rables n'augmente plus en Suisse. Toutefois, les taux de recyclage des mat\u00e9riaux valorisables plafonnent faute d'innovation et d'optimisation. 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Aussi proposons-nous un syst\u00e8me de tri motivant et ludique, pour \u00e9duquer le jeune public au bon geste, afin que le recyclage devienne un r\u00e9flexe naturel, gr\u00e2ce \u00e0 un jeu interactif et gratifiant. \r\n\r\nParmi toutes les r\u00e9alisations existantes, aucune ne couple l'aspect ludique avec les techniques de reconnaissance et d'apprentissage pr\u00e9dictifs des mati\u00e8res pour donner un feedback au jeune enfant. Aucune n'utilise les techniques de Machine Learning (ML) pour l'apprentissage aupr\u00e8s du jeune public. LusTra (Ludique smartTrash) vise \u00e0 d\u00e9velopper un prototype mobile de collecte intelligent \u00e0 but \u00e9ducatif pouvant \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 dans des lieux de rassemblement. 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Aussi proposons-nous un syst\u00e8me de tri motivant et ludique, pour \u00e9duquer le jeune public au bon geste, afin que le recyclage devienne un r\u00e9flexe naturel, gr\u00e2ce \u00e0 un jeu interactif et gratifiant. \r\n\r\nParmi toutes les r\u00e9alisations existantes, aucune ne couple l'aspect ludique avec les techniques de reconnaissance et d'apprentissage pr\u00e9dictifs des mati\u00e8res pour donner un feedback au jeune enfant. Aucune n'utilise les techniques de Machine Learning (ML) pour l'apprentissage aupr\u00e8s du jeune public. LusTra (Ludique smartTrash) vise \u00e0 d\u00e9velopper un prototype mobile de collecte intelligent \u00e0 but \u00e9ducatif pouvant \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 dans des lieux de rassemblement. Les 4 poubelles intelligentes labellis\u00e9es int\u00e9grant des capteurs et des algorithmes optimis\u00e9s de d\u00e9tections permettront la reconnaissance des mat\u00e9riaux jet\u00e9s, et l'introduction d'un syst\u00e8me de feedback motivant les enfants au tri de mani\u00e8re p\u00e9dagogique et ludique. 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De plus \u00e0 plus d'objets courants (jouets, cigarettes \u00e9lectroniques) int\u00e8grent des batteries lithium-ion. Ces batteries atterrissent dans les d\u00e9chets et provoquent des incendies lorsqu'elles sont d\u00e9t\u00e9rior\u00e9es dans les centres de recyclage et les d\u00e9chetteries. Le nombre de ces incendies s'est multipli\u00e9 malgr\u00e9 la sensibilisation du public au tri et la prise de mesures de s\u00e9curit\u00e9 dans les centres et constitue d\u00e9sormais un v\u00e9ritable fl\u00e9au (en termes environnemental, sanitaire, \u00e9conomique) pour les professionnels du secteur. Aucune solution automatis\u00e9e fiable et radicale ne leur est propos\u00e9e. LiThTRI s'inscrit dans cette probl\u00e9matique et vise \u00e0 d\u00e9velopper un principe efficace pour isoler les objets contenant des batteries lithium dans les centres de tri industriels (CTI) au plus t\u00f4t lors du processus de s\u00e9paration. \u00c0 ces fins, nous proposons de cibler les objets eux-m\u00eames \u00e0 plusieurs niveaux :\r\nPar la reconnaissance de leur contenant via l'imagerie \r\nPar l'identification de leur contenu par instrumentation d\u00e9di\u00e9e et le raitement de signaux retourn\u00e9s\r\nA l'aide du Machine Learning (ML) combiner l'imagerie et les signaux (prise de d\u00e9cision multicrit\u00e8re pour augmenter la fiabilit\u00e9 de r\u00e9ponse au lithium). \r\n\r\nLe projet LiThTRI vise la d\u00e9tection en vue de leur isolation de batteries au lithium qui se trouvent dans des d\u00e9chets non tri\u00e9s arrivant dans les CTI.\r\nApr\u00e8s cr\u00e9ation d'une base de donn\u00e9es exhaustive d'images d'objets avec lithium, de l'apprentissage automatique sera utilis\u00e9 pour entra\u00eener des mod\u00e8les sur ces images et spectres afin de reconna\u00eetre contenants et contenu. C'est un vrai challenge car la diff\u00e9renciation doit se faire en temps r\u00e9el par capteurs (imagerie de forme et multi-bandes spectrales : visible, IR, rayons X, \u00e9vt. THz, plasma, analyse spectrale) lors du passage d'objets sur tapis roulant, pour des objets tr\u00e8s similaires, \u00e9ventuellement endommag\u00e9s et en partie d\u00e9truits, et d\u00e9filant en quantit\u00e9. L'obtention de signature sp\u00e9cifique au lithium via des mesures de forme et multi-bandes spectrales repr\u00e9sente une innovation majeure. Ce projet de recherche appliqu\u00e9e requiert des comp\u00e9tences ma\u00eetris\u00e9es issues de : HEPIA, reconnaissance d'objets par ML, banc d'essai (mat\u00e9riaux & structures, imagerie) et HES-SO Valais-Wallis-HEI : d\u00e9veloppement d'instruments de d\u00e9tection multi-capteurs de la pr\u00e9sence de lithium (imagerie 2D et 3D, identification multi-bandes spectrale). \r\n\r\nLes axes du projet LiThTRI sont :\r\n'\tun recensement exhaustif d'images en 2D et en 3D d'objets avec lithium\r\n'\tle choix d'instrumentation et relev\u00e9 de signatures spectrales d'objets avec et sans lithium\r\n'\tle choix de technologies IoT adapt\u00e9es pour la d\u00e9tection d'objets par imagerie et spectroscopie \r\n'\tl'apprentissage automatique avec reproduction en laboratoire d'environnement de tri (banc d'essai, cam\u00e9ras, instrumentation) pour identifier le type d'objet avec diff\u00e9renciation fine gr\u00e2ce \u00e0 l'imagerie et aux signatures spectrales. Evaluation de la fiabilit\u00e9 de d\u00e9tection en temps r\u00e9el\r\n'\tl'adaptation du principe du prototype de laboratoire pour l'industrie\r\n'\tle passage d'une innovation th\u00e9orique (analyse de forme et analyse multispectrale d'objets) \u00e0 une d\u00e9monstration de faisabilit\u00e9 qui pr\u00e9pare un d\u00e9veloppement d'un produit.\r\n"},"en":{"id":25242,"title":"LiThTRI : isolation du LiThium dans les centres de TRI - Projet \u00e0 Th\u00e8me.\r\n","description":"Le lithium est un composant chimique pr\u00e9sent dans les batteries. De plus \u00e0 plus d'objets courants (jouets, cigarettes \u00e9lectroniques) int\u00e8grent des batteries lithium-ion. Ces batteries atterrissent dans les d\u00e9chets et provoquent des incendies lorsqu'elles sont d\u00e9t\u00e9rior\u00e9es dans les centres de recyclage et les d\u00e9chetteries. 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C'est un vrai challenge car la diff\u00e9renciation doit se faire en temps r\u00e9el par capteurs (imagerie de forme et multi-bandes spectrales : visible, IR, rayons X, \u00e9vt. THz, plasma, analyse spectrale) lors du passage d'objets sur tapis roulant, pour des objets tr\u00e8s similaires, \u00e9ventuellement endommag\u00e9s et en partie d\u00e9truits, et d\u00e9filant en quantit\u00e9. L'obtention de signature sp\u00e9cifique au lithium via des mesures de forme et multi-bandes spectrales repr\u00e9sente une innovation majeure. Ce projet de recherche appliqu\u00e9e requiert des comp\u00e9tences ma\u00eetris\u00e9es issues de : HEPIA, reconnaissance d'objets par ML, banc d'essai (mat\u00e9riaux & structures, imagerie) et HES-SO Valais-Wallis-HEI : d\u00e9veloppement d'instruments de d\u00e9tection multi-capteurs de la pr\u00e9sence de lithium (imagerie 2D et 3D, identification multi-bandes spectrale). \r\n\r\nLes axes du projet LiThTRI sont :\r\n'\tun recensement exhaustif d'images en 2D et en 3D d'objets avec lithium\r\n'\tle choix d'instrumentation et relev\u00e9 de signatures spectrales d'objets avec et sans lithium\r\n'\tle choix de technologies IoT adapt\u00e9es pour la d\u00e9tection d'objets par imagerie et spectroscopie \r\n'\tl'apprentissage automatique avec reproduction en laboratoire d'environnement de tri (banc d'essai, cam\u00e9ras, instrumentation) pour identifier le type d'objet avec diff\u00e9renciation fine gr\u00e2ce \u00e0 l'imagerie et aux signatures spectrales. Evaluation de la fiabilit\u00e9 de d\u00e9tection en temps r\u00e9el\r\n'\tl'adaptation du principe du prototype de laboratoire pour l'industrie\r\n'\tle passage d'une innovation th\u00e9orique (analyse de forme et analyse multispectrale d'objets) \u00e0 une d\u00e9monstration de faisabilit\u00e9 qui pr\u00e9pare un d\u00e9veloppement d'un produit.\r\n"}},"id":134988,"acronym":"LiThTRI ","mainTitle":"LiThTRI : isolation du LiThium dans les centres de TRI - Projet \u00e0 Th\u00e8me.\r\n","mainDescription":"Le lithium est un composant chimique pr\u00e9sent dans les batteries. De plus \u00e0 plus d'objets courants (jouets, cigarettes \u00e9lectroniques) int\u00e8grent des batteries lithium-ion. Ces batteries atterrissent dans les d\u00e9chets et provoquent des incendies lorsqu'elles sont d\u00e9t\u00e9rior\u00e9es dans les centres de recyclage et les d\u00e9chetteries. Le nombre de ces incendies s'est multipli\u00e9 malgr\u00e9 la sensibilisation du public au tri et la prise de mesures de s\u00e9curit\u00e9 dans les centres et constitue d\u00e9sormais un v\u00e9ritable fl\u00e9au (en termes environnemental, sanitaire, \u00e9conomique) pour les professionnels du secteur. Aucune solution automatis\u00e9e fiable et radicale ne leur est propos\u00e9e. LiThTRI s'inscrit dans cette probl\u00e9matique et vise \u00e0 d\u00e9velopper un principe efficace pour isoler les objets contenant des batteries lithium dans les centres de tri industriels (CTI) au plus t\u00f4t lors du processus de s\u00e9paration. \u00c0 ces fins, nous proposons de cibler les objets eux-m\u00eames \u00e0 plusieurs niveaux :\r\nPar la reconnaissance de leur contenant via l'imagerie \r\nPar l'identification de leur contenu par instrumentation d\u00e9di\u00e9e et le raitement de signaux retourn\u00e9s\r\nA l'aide du Machine Learning (ML) combiner l'imagerie et les signaux (prise de d\u00e9cision multicrit\u00e8re pour augmenter la fiabilit\u00e9 de r\u00e9ponse au lithium). \r\n\r\nLe projet LiThTRI vise la d\u00e9tection en vue de leur isolation de batteries au lithium qui se trouvent dans des d\u00e9chets non tri\u00e9s arrivant dans les CTI.\r\nApr\u00e8s cr\u00e9ation d'une base de donn\u00e9es exhaustive d'images d'objets avec lithium, de l'apprentissage automatique sera utilis\u00e9 pour entra\u00eener des mod\u00e8les sur ces images et spectres afin de reconna\u00eetre contenants et contenu. C'est un vrai challenge car la diff\u00e9renciation doit se faire en temps r\u00e9el par capteurs (imagerie de forme et multi-bandes spectrales : visible, IR, rayons X, \u00e9vt. THz, plasma, analyse spectrale) lors du passage d'objets sur tapis roulant, pour des objets tr\u00e8s similaires, \u00e9ventuellement endommag\u00e9s et en partie d\u00e9truits, et d\u00e9filant en quantit\u00e9. L'obtention de signature sp\u00e9cifique au lithium via des mesures de forme et multi-bandes spectrales repr\u00e9sente une innovation majeure. Ce projet de recherche appliqu\u00e9e requiert des comp\u00e9tences ma\u00eetris\u00e9es issues de : HEPIA, reconnaissance d'objets par ML, banc d'essai (mat\u00e9riaux & structures, imagerie) et HES-SO Valais-Wallis-HEI : d\u00e9veloppement d'instruments de d\u00e9tection multi-capteurs de la pr\u00e9sence de lithium (imagerie 2D et 3D, identification multi-bandes spectrale). \r\n\r\nLes axes du projet LiThTRI sont :\r\n'\tun recensement exhaustif d'images en 2D et en 3D d'objets avec lithium\r\n'\tle choix d'instrumentation et relev\u00e9 de signatures spectrales d'objets avec et sans lithium\r\n'\tle choix de technologies IoT adapt\u00e9es pour la d\u00e9tection d'objets par imagerie et spectroscopie \r\n'\tl'apprentissage automatique avec reproduction en laboratoire d'environnement de tri (banc d'essai, cam\u00e9ras, instrumentation) pour identifier le type d'objet avec diff\u00e9renciation fine gr\u00e2ce \u00e0 l'imagerie et aux signatures spectrales. 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