Séminaire public « Intelligence artificielle pour le pistage radar »

Le 28 Fév 20 de 13h à 14h
Amphi 80
Campus universitaire
UNC - ISEA

L’Institut de sciences exactes et appliquées (ISEA) de l’UNC organise un séminaire ouvert à tous sur le thème de l’intelligence artificielle pour le pistage radar.

Il aura lieu le vendredi 28 février 2020 à 13h en amphi 80 et sera animé par Sami Jouaber, doctorant au Centre de Robotique des Mines de Paris (CAOR).

Résumé

L’objectif du pistage radar est de fournir une vision claire de la situation aérienne en temps réel aux agents au sol, comme les tours de contrôle par exemple, afin de leur permettre de prendre les bonnes décisions. Pour cela, ils reçoivent des informations de la part des radars sous la forme de positions datées qu’on appelle des plots. Ils sont ensuite associés entre eux s’ils semblent correspondre à la trajectoire d’un même appareil et forment alors une piste. Finalement, chaque piste est traitée pour en déduire à chaque instant la position estimée de l’appareil ainsi que les informations cinématiques nécessaires à l’anticipation de sa trajectoire comme le cap, la vitesse, le taux de virage. Cette dernière étape s’appelle le filtrage, et pour l’effectuer, le filtre de Kalman est l’algorithme le plus répandu. Il est d’une grande efficacité, mais il nécessite une certaine connaissance des modèles physiques d’évolution ainsi que de l’incertitude des mesures fournies par les senseurs. De plus, le paramétrage, généralement fait à la main par des ingénieurs sur le terrain, est rarement optimal et ne suffit pas toujours à suivre de nouvelles cibles pouvant s’avérer très rapides et extrêmement manœuvrante comme des drones ou des missiles.

D’un autre côté, les algorithmes d’apprentissage artificiel ont le vent en poupe. Dans de nombreux domaines, ils permettent de battre des records de performance. C’est en profitant de cet élan que nous cherchons à améliorer les algorithmes de filtrage et notamment en se servant des réseaux de neurones dont le caractère polyvalent nous permet de les combiner aux filtres de Kalman afin de les rendre plus performants tout en profitant de toute la connaissance métier accumulée dans le domaine du pistage radar.

Mots clés : Intelligence artificielle, apprentissage statistique, filtres de Kalman

Biographie

Sami Jouaber est doctorant au Centre de robotique des Mines de Paris (CAOR). Il a obtenu son diplôme d’ingénieur des Mines de Paris et son Master à l’École Normale Supérieur de Lyon.

Sa thèse est réalisée en partenariat avec l’entreprise THALES. Il sera question d’intelligence artificielle, et en particulier de réseaux de neurones dans le cadre d’une problématique de pistage radar, avec des applications civiles et militaires. L’exposé s’adresse à un large public.

 

Contact

Direction ISEA
Le 28 Fév 20 de 13h à 14h

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