10 miljoen euro VLAIO innovatiesteun voor Artificiële Intelligentie en Cybersecurity

ICON projecten

ICON of Interdisciplinair Coöperatief Onderzoek brengt wetenschappers en industriepartners samen rond innovatieve onderwerpen. Met de steun aan deze projecten wil VLAIO de brug slaan tussen onderzoeksresultaten binnen AI en CS en hun implementatie in het Vlaamse bedrijfsleven. 

Voor de oproep artificiële intelligentie werden 3 projecten uit 8 inzendingen geselecteerd. Voor cybersecurity waren dat 3 projecten uit 5 inzendingen. Alle projecten sluiten aan bij het onderzoeksluik van de respectievelijke beleidsplannen. In totaal wordt een steunbedrag van bijna 10 miljoen euro verleend aan meer dan 30 partners. 

Maak kennis met de drie AI ICON projecten

• CONSCIOUS - Contextual Anomaly Detection for Complex Industrial Assets (2,4 M euro steun)

CONSCIOUS werkt rond het detecteren van abnormaal gedrag bij industriële machines en processen. In die toepassingen zitten sensoren die gegevens uitsturen, en in die gegevens wordt gezocht naar onregelmatigheden. Het vernieuwende aan dit onderzoek is de focus op context. In sommige contexten zijn bepaalde afwijkingen immers perfect te verklaren en niet zozeer alarmerend. CONSCIOUS brengt verstorende contextuele factoren in rekening en wil zo oplossingen aanbieden voor een accuratere anomaliedetectie in complexe en heterogene data. Het project leert AI systemen om bij onregelmatigheden de oorzaken te gaan zoeken in contextueel verrijkte data. Met andere woorden, AI toont aan wanneer een onregelmatigheid contextueel is en wanneer er werkelijk iets aan de hand is. De resultaten zullen gevalideerd worden door real-world industriële use cases in verschillende domeinen. 

Nemen deel: Skyline Communications – Duracell Batteries BVBA – Industrial Consulting Automation Research Engineering (I-care) – Yazzoom BV – Sirris (Data and AI Competence Lab) – KU Leuven (DTAI) – Universiteit Antwerpen (Adrem Data Lab)

• ATWI - A Hybrid, Multi-Modal Methodology for Automatic Tool Wear Inspection (1,1 M euro steun)

Het doel van het ATWI project is om gereedschapsslijtage van metaalverwerkende processen beter te kunnen voorspellen en monitoren. Een voorbeeld: als boren en frezen die door machines aangestuurd worden niet scherp genoeg meer zijn, worden de geproduceerde stukken onbruikbaar. Dit betekent een verspilling van tijd en middelen. Om dat te vermijden worden boren en andere apparatuur vaak te vroeg vervangen, wat niet kostenefficiënt is. Daarom is het belangrijk om nauwkeurig in te schatten wanneer de boren vervangen moeten worden. Dat doet het project met verschillende methodes. Zo werkt het met directe (visiegebaseerde) methodes zoals camera’s op de apparatuur. Ook werkt het met indirecte (sensorgebaseerde) methodes om bijvoorbeeld microtrillingen te meten en zo te detecteren wanneer een apparaat slijtage vertoont. De methodes worden uitgewerkt met behulp van artificiële intelligentietechnieken en zullen geïntegreerd worden in een hybride aanpak. 

Nemen deel: Exmore NV – Industrieel Toeleveringsbedrijf Goddeeris NV – Tisea NV – Melotte NV – Buyse Decolletage – Sirris (Precision Manufacturing, Data and AI Competence lab, Mechatronics) – KU Leuven (EAVISE)

•  TRACY - Trace Analytics (1,5 M euro steun)

TRACY zet technieken uit AI en machine learning in om álle data die gegenereerd worden door industriële machines optimaal te benutten. Naast de data die gegenereerd worden door de sensoren op de machines, bestaan er ook data logs. Die logs bevatten continue stromen van heterogene data die zowel tekst, metrieken als statuscodes kunnen bevatten. Data logs zijn moeilijker te lezen omdat ze niet dezelfde zijn voor alle toestellen en fabrikanten. TRACY bestudeert hoe de analyses van onbenutte log data complementair zijn aan de analyses van sensor data. Het project zoekt daarmee oplossingen om om te gaan met onder meer de heterogeniteit van industriële machineparken en het gebrek aan standaardisatie van log data. Die oplossingen worden gevalideerd op complexe industriële use cases: het optimaliseren van de performantie van compressorsystemen en het terugdringen van de service kost van high-end elektro-fotografische machines.

Nemen deel: Xeikon – CMC NV – Datylon BV – Yazzoom BV – Industrial Consulting Automation Research Engineering (I-care) – Sirris (EluciDATA Lab)

Maak kennis met de drie CS ICON projecten

• CSAI – Cyber Security AI (1,7 M euro steun)

In het CSAI-project gebruiken vier technologiebedrijven en vier onderzoekspartners AI technieken om cybersecurity te verbeteren. Het VUB AI-lab definieert de AI-methoden, componenten en technologieën die het best voor de verschillende cybersecurity uitdagingen gebruikt worden. KU Leuven COSIC en DistriNet houden onder meer beveiligingsoplossingen voor de gek en gebruiken AI voor een meer kostenefficiënte softwareontwikkeling. LSEC wil AI dan weer inschakelen in open source cybersecurity-tools en een kosten-baten studie voor Cloud-based AI voor Cybersecurity demonstreren. Door z’n focus zet dit onderzoeksproject Vlaanderen en Vlaamse cybersecurity technologiebedrijven internationaal op de kaart. De ontwikkeling van nieuwe en verbeterde beveiligingsinstrumenten biedt de sector een aanzienlijk internationaal concurrentievoordeel.

Nemen deel: SpotIT – Able (AXS Guard) – Co-Dex.eu – Firmalyzer – KU Leuven (COSIC, DistriNet) – L-Sec – VUB (Artificial Intelligence Lab)

• TACOS – Trustworthy sAfety & seCurity cOntrol for cyber-physical Systems  (1,5 M euro steun)

Machines worden steeds geavanceerder. Cyber-physical Systems hebben een fysieke component, maar worden gestuurd door een computer. Het TACOS project zorgt ervoor dat dat veilig verloopt. Zo zijn softwarebeveiliging en een betrouwbare omgeving voor beveiligingssoftware cruciaal wanneer een treinstel of noodstop vanop afstand bestuurd worden. De beveiliging beschermt tegen cyberaanvallen en garandeert dat kritieke software te allen tijde blijft draaien. De controlesoftware van een noodstop moet bijvoorbeeld altijd blijven draaien, ook als de gewone werking verstoord wordt. TACOS helpt systeembeheerders om beveiligingssoftware correct te configureren, conform de Europese cyberbeveiligingswetten en veiligheidsnormen. Daartoe wordt middleware gedefinieerd, dit is de software tussen een besturingssysteem en de toepassingen die erop worden uitgevoerd. Die middleware identificeert softwarefouten tijdig en herstelt het systeem waar nodig. 

Nemen deel: Atlas Copco Airpower – PsiControl – Televic Rail – KU Leuven (DistriNet, CiTiP)

• IDIOTS – Industrial IoT Device Security Testing  (1,6 M euro steun)

Heel wat apparaten in een productiehal zijn geconnecteerd met het internet. Dit (industrieel) Internet of Things (IoT) moet veilig zijn zodat het niet lam gelegd kan worden door een cyberaanval. Het IDIoTS project ontwerpt een collectie van (semi-) automatische beveiligingstesttools die door niet-beveiligingsexperts gebruikt kunnen worden. En dat voor de hele levensduur van de IoT systemen en toestellen. De eerste set tools is bedoeld om de beveiliging van de firmwarestack van een IoT-apparaat te testen. In elk apparaat zit immers een stukje software (firmware) dat beveiligd moet worden. De tweede toolkit evalueert of geheime data (sleutels) uit een IoT-apparaat kan worden gehaald. Communicatie verloopt via encryptie, maar wie de sleutel uit het apparaat kan halen, kan ook alle communicatie ontrafelen. De derde toolkit is een testsysteem om de IoT-apparaten in een netwerk te identificeren en hun veiligheid te evalueren. 

Nemen deel: Lansweeper – Firmalyzer – Keysight Technologies Belgium – KU Leuven (COSIC, Distrinet) – L-Sec