le consortium Aquapred va tester son IA dans les Landes

le consortium Aquapred va tester son IA dans les Landes
le consortium Aquapred va tester son IA dans les Landes

Deux établissements landais testeront la technologie, les Thermes de Saubusse et les Thermes dit Jean Nouvel à Dax. Photo d’illustration : Adobe Stock

Mené par un consortium européen, le projet Aquapred vise à développer un système de contrôle et de prévention de la contamination des eaux thermales grâce à l’intelligence artificielle. Dotée d’un budget de 4,3 millions d’euros, elle testera sa technologie dans deux établissements landais.

Créé en avril dernier, le consortium Aquapred rassemble treize partenaires français, espagnols et portugais, autour d’une problématique partagée par tous les bassins thermaux du Sud-Ouest de l’Europe : la qualité de l’eau utilisée en traitement. Doté d’un budget de 4,3 millions d’euros, financé à 75% par le Fonds européen de développement régional (FEDER), il vise à développer et tester d’ici trois ans un système de surveillance basé sur des capteurs physiques, lui-même associé à un modèle prédictif capable de détecter, et donc prévenir, les signes avant-coureurs de contamination.

En Nouvelle-Aquitaine, l’initiative associe notamment, côté recherche, l’Université de Bordeaux, via ses départements dédiés au thermalisme et aux sciences de l’ingénieur, et l’Université de Pau et des Pays de l’Adour, qui œuvreront au développement du projet. . L’aspect professionnel est représenté par le cluster régional Aqui O Thermes, qui fera office de pont avec les thermes dans lesquels la technologie devra prouver son concept. Dans le lot, deux établissements landais : les Thermes de Saubusse et les Thermes dit Jean Nouvel à Dax.

Le projet s’étend sur trois ans, avec une première échéance fixée fin 2025, pour établir la stratégie commune de surveillance de la qualité de l’eau, et déployer un premier système de surveillance dans les stations thermales pilotes. Leurs capteurs devront alors accumuler des données (température, variations chimiques, turbidité de l’eau) dont la collecte alimentera le développement et l’amélioration d’un modèle prédictif, basé sur des algorithmes d’intelligence artificielle, qui devra démontrer sa capacité à anticiper les changements. dans la qualité de l’eau. Un problème « indispensable, qui permettrait de mieux gérer les risques bactériens, et donc d’être plus agile dans la préservation de la ressource », expliquait Laurence Delpy, directrice du pôle Aqui O Thermes, en octobre dernier. Le système, s’il fait ses preuves, pourrait alors trouver de nouveaux débouchés dans d’autres installations aquatiques.

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