Partenariat IA ponts roulants avec l'Université de Zhengzhou
Kelude et l'Université de Zhengzhou créent un laboratoire commun d'inspection visuelle par IA pour ponts roulants. La coopération industrie-université-recherche constitue une voie essentielle pour faire passer l'innovation technologique des ponts roulants intelligents d'avancées ponctuelles à un déploiement systématique.
La coopération industrie-université-recherche est une voie clé pour faire évoluer l'innovation technologique des ponts roulants intelligents d'avancées isolées vers une progression structurée. Kelude Industries Lourdes et la Faculté de génie mécanique et de dynamique de l'Université de Zhengzhou ont récemment signé un accord de coopération pour la création conjointe d'un laboratoire commun dédié à l'inspection visuelle par IA des ponts roulants. Ce laboratoire se concentre sur trois axes de recherche de pointe : les grands modèles d'IA multimodaux, le fonctionnement entièrement automatique sans personnel et la prédiction de la durée de vie de la machine entière par Jumeau Numérique. Les deux parties investissent conjointement 5 millions de CNY (environ 635 500 EUR) pour équiper le laboratoire d'une grappe de calcul GPU et d'un Banc d'essai de fatigue structurelle, entre autres installations expérimentales.
Contexte du partenariat et atouts des deux parties
La Faculté de génie mécanique et de dynamique de l'Université de Zhengzhou dispose d'une équipe de plus de 30 enseignants-chercheurs titulaires d'un doctorat ou d'une maîtrise dans trois domaines : l'analyse de la résistance structurelle, la vision industrielle et le contrôle intelligent. Elle forme chaque année environ 60 étudiants en master dans les disciplines du génie mécanique et de l'instrumentation scientifique. La faculté s'appuie sur deux plateformes provinciales de recherche : le Laboratoire clé provincial de technologie et d'équipements de Fabrication Intelligente du Henan et la discipline clé provinciale de génie mécanique.
Trois axes de recherche prioritaires
Axe 1 : Grand modèle d'IA multimodal pour ponts roulants. Développement d'un modèle d'évaluation de l'état de santé du pont roulant intégrant trois modalités de capteurs : vision, vibration et acoustique. L'objectif est d'améliorer la précision du Diagnostic de Panne grâce à la fusion d'informations complémentaires issues de données multimodales. Les travaux couvrent l'architecture d'apprentissage profond pour l'alignement et la fusion des données multimodales, ainsi que des solutions de déploiement de modèles allégés adaptés aux environnements industriels.
Axe 2 : Système de fonctionnement entièrement automatique sans personnel. Maîtrise de la technologie de commande des ponts roulants sans intervention humaine sur l'ensemble du processus, de la réception des instructions de Levage et transport à la Planification de Trajectoire jusqu'au positionnement précis de la charge. Les recherches portent sur trois sous-thèmes : la perception de l'environnement et le Positionnement basés sur l'inspection visuelle par IA, la Planification de Trajectoire de levage par apprentissage par renforcement, et l'alignement précis de la charge par fusion multi-capteurs.
Axe 3 : Prédiction de la durée de vie de la machine entière par Jumeau Numérique. Évaluation en ligne de la durée de vie résiduelle des structures critiques du pont roulant, fondée sur les données d'exploitation cumulées et des modèles d'analyse de fatigue. Les travaux incluent l'établissement d'un modèle de référence de durée de vie en fatigue des structures critiques par la méthode des éléments finis, ainsi que le développement de modèles de prédiction de la durée de vie pilotés par les données.
Gouvernance et valorisation des résultats
Le laboratoire commun est placé sous une codirection : un professeur de la Faculté de génie mécanique de l'Université de Zhengzhou et le responsable du centre de R&D de Kelude Industries Lourdes en assurent conjointement la direction. Un comité de gestion composé de deux chercheurs de chaque partie prend les décisions majeures et assure le fonctionnement quotidien. L'entreprise apporte le financement de la recherche et définit les scénarios d'application ; l'université fournit l'expertise académique et les ressources humaines en étudiants-chercheurs. La propriété intellectuelle des résultats issus du laboratoire est partagée entre les deux parties. Les résultats sont prioritairement transférés vers l'ingénierie au sein de la gamme de produits d'inspection visuelle par IA pour ponts roulants.
Questions fréquentes (FAQ)
Q : Les résultats du laboratoire commun seront-ils rendus publics ? L'entreprise détiendra-t-elle l'exclusivité sur toutes les technologies développées ?
A : Les résultats sont répartis conformément aux clauses de propriété intellectuelle de l'accord de coopération. Les résultats de nature académique, tels que les publications et les données expérimentales, peuvent être présentés dans des revues et conférences scientifiques, sous réserve de l'accord préalable de l'entreprise. Les résultats de nature applicative, comme les modèles algorithmiques et les prototypes système, font l'objet d'une licence d'exploitation exclusive accordée en priorité à l'entreprise. L'accord prévoit une période de revue préalable à la publication, généralement de 3 mois, afin de laisser à l'entreprise le temps de déposer ses demandes de brevet.
Q : Le laboratoire commun accepte-t-il des demandes de coopération émanant d'autres universités ou instituts de recherche ?
A : L'Université de Zhengzhou est actuellement le partenaire académique principal du laboratoire. Toutefois, le laboratoire ouvre également ses portes aux établissements d'enseignement supérieur et aux instituts de recherche présentant des compétences remarquables dans les domaines techniques concernés. Les propositions de projets sont évaluées deux fois par an par le comité de gestion, qui privilégie les projets étroitement liés aux trois axes de recherche du laboratoire. Les modalités de coopération comprennent la recherche sous contrat et le montage conjoint de projets de recherche verticaux.
Q : Quelle est la durée du cycle de recherche et quels sont les objectifs de résultats attendus ?
A : La première phase de coopération s'étend sur 3 ans. Les objectifs comprennent le dépôt d'au moins 8 brevets d'invention, la publication d'au moins 10 articles scientifiques indexés SCI/EI, la formation d'au moins 12 étudiants en master, ainsi que la réalisation d'au moins un prototype de validation technique pour chacun des trois axes de recherche. L'entreprise évalue chaque année l'avancement des travaux et les résultats produits ; cette évaluation conditionne le versement du financement de l'année suivante. Ce modèle de coopération s'inscrit dans la démarche de normalisation de l'innovation collaborative définie par la norme ISO 4301 / FEM 1.001, en référence aux principes de coopération industrie-université-recherche.
Q : Quelle est la valeur concrète de cette coopération pour les clients de ponts roulants ?
A : La coopération industrie-université-recherche apporte un soutien académique stable à l'amélioration continue des ponts roulants. Les résultats fondamentaux issus du laboratoire peuvent, après un cycle de transfert technologique de 1 à 2 ans, se traduire par des mises à niveau fonctionnelles du système d'inspection visuelle par IA ou par de nouveaux produits. Le laboratoire permet également de mobiliser les équipements d'analyse de l'université — tels que les microscopes électroniques à balayage et les machines d'essai de fatigue — pour offrir aux clients des services d'inspection et d'analyse approfondis de leurs équipements.
