PROJETS DE RECHERCHE
Amenhotep
> Systèmes embarqués à basse énergie
> Prof. Cédric Bornand
Au Centre de Psychiatrie du Nord Vaudois à Yverdon-les-Bains, des symboles étranges sont apparus récemment sur le mur des chambres de soins intensifs (CSI) : 1 2 3 4 <= II => ' + Des graffitis? Non, un dispositif d'écoute musicale intégré au mur. Si le patient appuie sur 1, il entend une série de morceaux entraînants et joyeux; sur 2, les morceaux sont plus mélancoliques; s'il choisit le 3, la musique est plus tendue; et sur 4, elle est douce et calme. Le dispositif est à la totale disposition des patients qui passent quelques heures ou quelques jours dans les chambres de soins intensifs : en tout temps, ils peuvent sélectionner et écouter au volume désiré vingt titres de musique répartis sur quatre catégories d'émotions.
Le dispositif, mis en réseau, a exigé la conception de capteurs sensibles qui peuvent être placés derrière 15mm de verre ou 30mm de béton pour des raisons de sécurité.
ECO4AI
> Systèmes embarqués à basse énergie
> Prof. Marina Zapater
L'objectif principal d'ECO4AI est de proposer des techniques d'allocation de la charge de travail qui répartissent efficacement la charge de travail entre la périphérie et le nuage de manière transparente pour les applications IoT basées sur l'IA, permettant une augmentation de l'efficacité (en termes de performance par watt).
Cet objectif sera atteint en exploitant les capacités hétérogènes sous-jacentes des nouvelles architectures de périphérie et de nuage, et en proposant des techniques élastiques d'allocation et de gestion des ressources de périphérie et de nuage.
OpenCN
> Gestion logicielle de matériel hétérogène
> Prof. Daniel Rossier
OpenCN est un framework dédié au contrôle numérique (CNC). Il permet le pilotage de différents types de machines. Il a été déployé avec succès sur des fraiseuses 3 ou 5 axes (Micro3 et Micro5), une graveuse laser ou encore un robot Pick and Place.
Ce framework a été développé dans le cadre des activités du groupe transversal MecatronYx de la HEIG-VD. Au côté de l’institut REDS, les instituts iAi et Comatec du département TIN ont collaboré au développement de ce framework.
Pegasus
> Systèmes embarqués à basse énergie
> Prof. Cédric Bornand
Le produit a pour objectif d’être un outil pour l’entraînement des chevaux de course. Apte à déterminer le score cardiaque des chevaux, le dispositif est simple et pratique: un capteur placé sur le cheval à l’aide d’une ceinture spécifique communique avec un téléphone placé dans la poche du cavalier ou du driver, téléphone qui lui-même communique avec un serveur sur lequel les données sont déposées. Le système est complété d’une montre connectée avec un affichage particulièrement travaillé grâce auquel des messages rudimentaires mais précieux peuvent être transmis au cavalier.
Le système est fiable dans la mesure où même en cas de perte de communication avec le serveur, les données ne sont jamais perdues et sont retransmises dès que la connexion est rétablie.
PEHAGA
> Accélération matérielle du traitement de l'information
> Prof. Yann Thoma
Les données génomiques d'une personne représent deux fois 3 milliards de pairs de bases. Le stockage de ces données et leur traitement sont deux défis auxquels sont confrontés toutes les institutions les exploitant. Le projet PEHAGA vise à améliorer d'une part le stockage de ces données, et d'autre part leur traitement, tout en travaillant sur les possibilités de traitement proche du stockage "near-storage processing". Plusieurs résultats intéressants ont déjà été publiés, notamment sur l'accélération de plusieurs parties de traitement sur FPGA ainsi qu'une proposition de nouveau format de stockage pour données génomiques.
Self-testing QRNG
> Accélération du traitement de l'information
> Prof. Etienne Messerli
La génération de nombres aléatoires joue un rôle crucial dans de nombreuses applications scientifiques et technologiques, en particulier pour la simulation et la cryptographie. Une faiblesse générale des générateurs quantiques actuels est qu’ils ne fournissent pas une estimation précise de la quantification du caractère aléatoire des informations générées.
L’objectif du projet self-testing quantum random number generator (QRNG) est de concevoir un générateur QRNG disposant d’une fonctionnalité d’auto-test. Le système détermine le taux d’entropie de l’information générée par l’optique quantique. Ce taux détermine le facteur d’extraction afin de garantir de vrai nombres aléatoires en sortie. Cette extraction est réalisée par une matrice de Toeplitz intégrée dans une FPGA afin de garantir un débit de 10 Mbits/sec. Le projet a été déposé dans le cadre des projets Bridge. Le consortium était composé de l’UNI-GE, du groupe GAP de Hugo Zbinden et Nicolas Brunner ainsi que d’une équipe de la HEIG-VD, l'institut REDS avec Etienne Messerli.
SDR MakerSpace
ESA + collaboration international et conférence + open source
> Conception intégrale de systèmes embarqués
> Prof. Alberto Dassatti
L'objectif du projet MakerSpace SDR de l'ESA est de susciter l'intérêt de la communauté SDR pour les applications satellitaires. Le contractant du projet MakerSapce est chargé de définir un certain nombre de sous-projets (appelés tâches) qui relient la technologie de la radio logicielle aux problèmes liés aux applications satellitaires. Ces tâches doivent être développées par le contractant ou par la communauté SDR sous la supervision du contractant. La direction du projet MakerSapce a été confiée à un consortium comprenant la fondation grecque LibreSpace et l'institut ReDS de la HEIG-VD.
En plus de la supervision et du développement des tâches au sein du projet MakerSpace, l'institut ReDS est chargé de créer de la visibilité autour du projet lui-même, grâce à des publications web et un événement (i.e. Conférence ou atelier) qui aura lieu à Yverdon en 2019.
SOO
> Gestion logicielle de matériel hétérogène
> Prof. Daniel Rossier
La technologie SOO (Smart Object Oriented) a été développée au sein de l’institut REDS de la HEIG-VD pour faciliter le déploiement d'applications très diverses dans un réseau d'objets connectés à large échelle. Grâce à une approche décentralisée et autonome, SOO permet aux applications de migrer entre objets connectés et d’interagir entre elles selon les besoins
SpikeOnChip
> Accélération du traitement de l'information
> Prof. Yann Thoma
Le projet SpikeOnChip, financé par la HES-SO, et développé en collaboration avec le laboratoire de Tissue Engineering d'hepia, a visé la réalisation d'un système d'acquisition pour le suivi d'activité neuronale, dans le but de pouvoir effectuer des tests de toxicité sur de vrais neurones humains. Ces neurones sont placés dans des puits, nourris avec du gel, et des électrodes permettent de monitorer leur activité. Dans ce contexte nous avons développé une plateforme embarquée capable de pré-traiter les signaux électriques, d'enregister les informations pertinentes sur une carte SD et de les envoyer à un logiciel tournant sur un PC standard. Sur celui-ci, une application également développée durant le projet permet de contrôler le système et d'afficher en direct ou en "replay" les expériences biologiques.
Teampulse
> Systèmes embarqués à basse énergie
> Prof. Bertrand Hochet
Participation à la Course cycliste « Race Across America » en 2017, en vue de promouvoir auprès d'un large public l'activité physique, le sport et la santé.
Le projet a consisté à réaliser un module de collecte des données de performance des cyclistes: rythme cardiaque, vitesse, cadence et couple de pédalage. Les capteurs sont des produits commerciaux installés sur chaque vélo, qui transmettent par Bluetooth ou ANT leurs données à un afficheur placé sur le guidon du vélo. Le module récupère ces données au vol, et les retransmet par une radio à longue portée vers un véhicule suiveur. Le module est aussi équipé d’un récepteur GPS, permettant de connaître la position précise du vélo.
TO2020
> Conception intégrale de systèmes embarqués
> Professeur Alberto Dassatti
Afin de capturer des images de haute qualité lors de grands événements (jeux olympiques ou concerts par exemple), il est nécessaire de disposer de radios capables de transmettre de grandes quantités de données (> 20Mb/s) en temps réel (latence inférieure à 10ms) et sur de longues distances (1-100 km). En outre, la communication doit être robuste et consommer le moins d'énergie possible puisque l'appareil qui l'intègre sera alimenté par une batterie.
Ce sont tous ces défis que nous avons relevé dans le cadre du projet To2020. Nos efforts ont été couronnés par le succès de l'utilisation de notre technologie lors des Jeux olympiques de Tokyo en 2021 et d'innombrables événements ultérieurs.
5GPROlive
>
> Prof. Romuald Mosqueron
L'innovation principale du projet est l'introduction de nouvelles technologies de télécommunications émergentes 5G pour la production en direct de contenu télévisuel couvrant différents cas d'utilisation allant du studio intérieur jusqu'aux grands événements sportifs mobiles en plein air.
