Meer dan €7 miljoen 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 2 projecten uit 4 inzendingen geselecteerd. Voor cybersecurity waren dat 3 projecten uit 6 inzendingen. Alle projecten sluiten aan bij het onderzoeksluik van de respectievelijke beleidsplannen. In totaal wordt een steunbedrag van meer dan 7 miljoen euro verleend aan 17 bedrijfspartners en 9 onderzoekspartners. 

Maak kennis met de twee AI-ICON projecten 

• RELAI - Realtime AI for Industrial Applications (1,4 M euro steun) 

Vandaag wordt er steeds meer verwacht van realtime toepassingen die AI-technieken gebruiken om intelligentere beslissingen te maken. Dit heeft als gevolg dat er een grotere vraag is naar realtime AI-oplossingen. Ook is er een trend naar AI-toepassingen op zogenaamde edge apparaten, in de plaats van cloud toepassingen. Het RELAI-project heeft als doel om technieken te ontwikkelen waarmee slimme systemen gecreëerd kunnen worden die gebruik maken van enkelvoudige of meerdere edge apparaten. De ontwikkelaar heeft in dat geval geen uitgebreide kennis van AI en edge programmeren nodig. In het project gaat de aandacht vooral naar GPU (graphic processing units) en FPGA (field programmable gate arrays) apparaten. Dit zijn de apparaten waar AI-modellen op draaien die in realtime oplossingen bekomen uit de data van sensoren zoals camera’s, 3D puntenwolken en virtuele sensoren. Hierbij wordt in het bijzonder rekening gehouden met een minimale vertraging in de dataoverdracht (latency) en een energie efficiënte berekening. 

Nemen deel: CTRL engineering, Easics, Vintecc, Flanders Make (DecisionS), UGent (onderzoeksgroep Image Processing and Interpretation) 

• SISCAI - Smart industrial spectral cameras via artificial intelligence (1,3 M euro steun) 

Dit project werkt rond spectrale beeldvorming. Spectrale beeldvorming laat toe om subtiele optische signalen of onzichtbare golflengtes waar te nemen. De technologie heeft veel industriële toepassingen in afval- of voedselsortering en kwaliteitscontrole. Krachtige spectrale beeldverwerkingsalgoritmes op basis van AI en deep learning bestaan, maar zijn vaak beperkt tot labo-omgevingen met gecontroleerde condities en hoogkwalitatieve spectrale camera’s. Het SISCAI-project zal deze toepassingen van het labo naar de praktijk brengen. Hiervoor zal het slimme industriële spectrale camera’s ontwikkelen die geoptimaliseerd zullen worden voor hun taak. De camera’s zullen op het toestel AI-gebaseerde verwerkingsalgoritmes kunnen uitvoeren. De optimalisatie van het camera-design is gebaseerd op het modelleren van de design ruimte, camera simulatie en geavanceerde optimalisatiemethodes. Deze conceptuele ontwikkelingen worden gedemonstreerd in twee industriële contexten: het bepalen van fruit kwaliteitsparameters in een serre, en de kwaliteitsinspectie van voedingsproducten in een vrije-val sorteermachine. 

Nemen deel: Optimum, Kapernikov, Octinion Agriculture, Flanders Make (DecisionS), KU Leuven (departement Biosystemen) 

Maak kennis met de drie CS ICON projecten 

• APAX - Automated Posture Analysis that Scales (1,7 M euro steun) 

Automated Posture Analysis is een vorm van automatisering van de cybersecurity stand van zaken (Postures). Dit gebeurt op basis van een reeks technologieën die de risico's van systemen en toepassingen onderzoeken, en daarover rapporteren. APAX wil tot 50 van de honderden cybersecurity testen op z’n minst gedeeltelijk (60 tot 70%) helpen automatiseren. Ook het proces van cybersecurity analisten en cybersecurity operatoren wil het efficiënter maken door een verhoogde automatisering. Zo zou de CS-expert de tijd die hij spendeert aan een case moeten kunnen halveren. Die verbeteringen laten toe om voortdurend te kunnen aantonen dat cybersecurity- en gegevensbeschermingsnormen en certificaties nagekomen worden. Dit wordt immers steeds belangrijker voor bedrijven en organisaties. Daarnaast wil APAX het rapporteren van deze analyses standaardiseren en evaluaties van organisaties onderling laten uitwisselen. APAX zal het MITRE ATT&CK framework hanteren om informatie automatisch te verzamelen en Postures sneller te kunnen opmeten. Het project zal leiden tot een efficiëntere interne werking van assessments (Toreon), een bredere en verdiepte assessmentactiviteit (Ceeyu) en een verbeterd niveau van cybersecurity voor klanten dat zich onderscheidt van concurrenten (Awingu). 

Nemen deel: Awingu, Toreon, Ceeyu, LSec, VUB (onderzoeksgroepen Software Languages Lab en Artificial Intelligence Lab) 

• TRUSTI - Secure remote software updates in IoT (1,4 M euro steun) 

Dit project heeft als doel om een efficiënte beveiligingsoplossing te ontwerpen en te ontwikkelen die gebruikt zal worden voor het uitrollen van veilige firmware updates in een grootschalig, gedistribueerd IoT systeem. Dat IoT systeem bestaat uit een ruime heterogene set ingebedde apparaten met een lange levensduur die worden ingezet in een oncontroleerbare omgeving. De beveiligingsoplossing zal enerzijds gebruik maken van hardware- en softwarefuncties in het IoT-apparaat, en anderzijds van een ondersteunende PKI-infrastructuur en modulaire beveiligingsfuncties die kunnen worden hergebruikt in een verscheidenheid aan IoT-systemen. In de backend zal een geïntegreerd systeem voor het veilig monitoren en beheren van IoT toestellen ontwikkeld worden. Er zullen optimalisatie strategieën ontworpen worden om het beveiligingsniveau van de IoT-apparaten te beheren, en tegelijkertijd het energieverbruik beperkt te houden. Een proof-of-concept implementatie van de onderzoeksresultaten zal gevalideerd worden in 2 verschillende IoT toepassingen: slimme watermeters en treinen. 

Nemen deel: Televic Rail, Quicksand, Hydroko, KU Leuven (onderzoeksgroepen COSIC en DistriNet) 

• CoCoNut - Unlocking the full potential of sensitive data by secure software technologies (1,4 M euro steun) 

Zowel ondernemingen als non-profit organisaties verzamelen en beheren steeds meer gevoelige gegevens. Dit kunnen zowel persoonsgegevens als erg vertrouwelijke strategische data zijn. Andere partijen verwerken die data, via machineleertechnieken of statistische verwerking optimaliseren ze strategische processen door ze te verrijken met externe databronnen. Het CoCoNut project ondersteunt het opzetten van duurzame samenwerkingen tussen databeheerders enerzijds en dataverwerkers anderzijds. Dit gebeurt door de ontwikkeling van een generiek platform voor gecontroleerde uitwisseling van gevoelige gegevens. De efficiënte en effectieve uitwisseling en verwerking van grote hoeveelheden gegevens in heel wat toepassingsdomeinen worden ondersteund door architecturale tactieken, algoritmes, en technologieën. Databeheerders willen immers spijkerharde garanties over het anonimiteitsniveau van de gegevens die ze vrijgeven. Dataverwerkers willen dan weer dat de kwaliteit van de data effectief toelaat strategische processen verder te optimaliseren. 

Nemen deel: RetailSonar, Graydon Belgium, Cropland, Vortex, XeniT Solutions, KULeuven (onderzoeksgroep DistriNet), UGent (Institute for International Research on Criminal Policy)