Pitch Day Challenge innovation - Intelligence artificielle appliquée au transport spatial

    Résumé

    L'objectif de ce Pitch Day organisé par le CNES est de préparer le futur du CNES en favorisant l'intégration de l'intelligence artificielle dans les voyages spatiaux. Avec le Pitch Day les signatures de contrats sont simplifiées puisque une entreprise présente un projet s'il est choisi un contrat est signé le jour-même.

    Séquences

    Projets présentés :
    1 - Arkane - Creebro Next (Sarra Abedrrabba)
    2 - Arkane - Aitenna (Norbert Dubroca)
    3 - INSA Lyon - Organisator (Marian Scuturici)
    4 - ISAE SUPAERO - GENIAL Modeling of liquid rocket enginesusinfg CFD and artificial intelligence (Anna Federica Urbano)
    5 - ISAE SUPAERO - Octo (Yannick Drant)
    6 - Scalian - Guidage d'une fusée réutilisable par intelligence artificielle (Maxime Broy)
    7 - UMPC - Pronostic tools for predicting the remainig lifetime of components from the AI enhanced statistical analysis of failure precursor (Laurent Ponson)
    8 - DIAG UNIROMA - ENAI Energy and context aware AI - enabled decision support system for optimizing re and post launch operations (Andrea Tortorelli)

    Les 8 projets innovants lauréats sont :
    • ARKANE « CEREBRO-NEXT »
    • ARKANE « AITENNA »
    • CRAT « ENAI – ENergy and context aware AI-enabled decision support system for optimizing pre and post launch operations »
    • INSAVALOR « ORGANISATOR »
    • ISAE SUPAERO « GENIAL – ModelinG of liquid rocket ENgines using CFD and artificIAl intelligence”
    • OCTO « V-IO Analyse visuelle par drones »
    • SCALIAN « Guidage d’une fusée réutilisable par Intelligence Artificielle »
    • UMPC « Prognostic tools for predicting the remaining lifetime of components from the AI enhanced statistical analysis of failure precursors”

    Couleur
     

    Identification

     
    RéférenceCNES-2022-00407
    Etat documentvalide
    Type de documentdocument monté
    LangueFrançais
    CopyrightCNES - Juillet 2022
     

    Titres

     
    TitrePitch Day Challenge innovation - Intelligence artificielle appliquée au transport spatial
     

    Publication

     
    AccèsGrand public
     

    Date et durée

     
    Durée02:35:42
    Date de production12/07/2022
     

    Indexation

     
    GenreConférence filmée
    Générique / CréditsCNES
    ProductionCNES
     

    Textes

     
    RésuméL'objectif de ce Pitch Day organisé par le CNES est de préparer le futur du CNES en favorisant l'intégration de l'intelligence artificielle dans les voyages spatiaux. Avec le Pitch Day les signatures de contrats sont simplifiées puisque une entreprise présente un projet s'il est choisi un contrat est signé le jour-même.
    ThèmeLe CNES; Innovation
    Mot-cléPitch Day; intelligence artificielle; transport; espace
    SéquencesProjets présentés :
    1 - Arkane - Creebro Next (Sarra Abedrrabba)
    2 - Arkane - Aitenna (Norbert Dubroca)
    3 - INSA Lyon - Organisator (Marian Scuturici)
    4 - ISAE SUPAERO - GENIAL Modeling of liquid rocket enginesusinfg CFD and artificial intelligence (Anna Federica Urbano)
    5 - ISAE SUPAERO - Octo (Yannick Drant)
    6 - Scalian - Guidage d'une fusée réutilisable par intelligence artificielle (Maxime Broy)
    7 - UMPC - Pronostic tools for predicting the remainig lifetime of components from the AI enhanced statistical analysis of failure precursor (Laurent Ponson)
    8 - DIAG UNIROMA - ENAI Energy and context aware AI - enabled decision support system for optimizing re and post launch operations (Andrea Tortorelli)

    Les 8 projets innovants lauréats sont :
    • ARKANE « CEREBRO-NEXT »
    • ARKANE « AITENNA »
    • CRAT « ENAI – ENergy and context aware AI-enabled decision support system for optimizing pre and post launch operations »
    • INSAVALOR « ORGANISATOR »
    • ISAE SUPAERO « GENIAL – ModelinG of liquid rocket ENgines using CFD and artificIAl intelligence”
    • OCTO « V-IO Analyse visuelle par drones »
    • SCALIAN « Guidage d’une fusée réutilisable par Intelligence Artificielle »
    • UMPC « Prognostic tools for predicting the remaining lifetime of components from the AI enhanced statistical analysis of failure precursors”

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