{"id":44731,"date":"2020-11-24T15:27:54","date_gmt":"2020-11-24T14:27:54","guid":{"rendered":"http:\/\/theark.ch\/news\/un-scooter-intelligent-pour-ameliorer-la-gestion-des-batteries\/"},"modified":"2020-11-24T15:27:54","modified_gmt":"2020-11-24T13:27:54","slug":"un-scooter-intelligent-pour-ameliorer-la-gestion-des-batteries","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/theark.ch\/fr\/news\/un-scooter-intelligent-pour-ameliorer-la-gestion-des-batteries\/","title":{"rendered":"Un scooter intelligent pour am\u00e9liorer la gestion des batteries"},"content":{"rendered":"<p><strong>Qu\u2019elles soient dans un v\u00e9lo ou une voiture, les batteries sont un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de la mobilit\u00e9 \u00e9lectrique. G\u00e9rer l\u2019autonomie de ces v\u00e9hicules est un d\u00e9fi. Gr\u00e2ce au machine learning et \u00e0 des scooters \u00e9lectriques, les chercheurs de l\u2019Idiap veulent am\u00e9liorer les plannings de recharge pour une meilleure exp\u00e9rience de mobilit\u00e9.<\/strong><\/p>\n<p>G\u00e9rer une flotte de v\u00e9hicules \u00e9lectriques n\u2019est pas chose facile. Un certain temps est n\u00e9cessaire pour recharger les batteries et leur autonomie d\u00e9pend de nombreux param\u00e8tres, tels que la m\u00e9t\u00e9o, les habitudes de conduite et les conditions de circulation. Disposer d\u2019un mod\u00e8le qui anticipe de fa\u00e7on fluide les temps de recharge est un r\u00e9el avantage pour un r\u00e9seau d\u2019\u00e9change de batterie. Gr\u00e2ce \u00e0 un soutien d\u2019Innosuisse, la compagnie de location de e-scooter Mobi-Let collabore avec les chercheurs de l\u2019Idiap pour y parvenir. Avec un scooter \u00e9lectrique \u00e9quip\u00e9 de capteurs \u00e0 distance, ils ont pour but de d\u00e9velopper et calibrer un programme de gestion de batteries. Le projet durera six mois et comprend un e-scooter bas\u00e9 \u00e0 l\u2019<a href=\"https:\/\/www.idiap.ch\/en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Idiap<\/a>, institut partenaire de <a href=\"http:\/\/theark.ch\/\" target=\"_blank\">The Ark<\/a>.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>R\u00e9colter les informations utiles et am\u00e9liorer la dur\u00e9e de vie des batteries<\/strong><\/p>\n<p>\u00ab Puis-je atteindre ma destination ou combien me reste-t-il encore d\u2019autonomie ? Ce sont quelques questions typiques qu\u2019un usager aura en utilisant un v\u00e9hicule \u00e9lectrique, \u00bb explique Huajian Qiu, \u00e9tudiant dans le groupe de recherche d\u2019Energie informatique. \u00ab La charge restante ne suffit pas pour r\u00e9pondre. La batterie durera plus ou moins longtemps selon le style de conduite, la temp\u00e9rature ext\u00e9rieure et les particularit\u00e9s de la route. \u00bb Pour surveiller la batterie et ces \u00e9l\u00e9ments, les scientifiques utilisent diff\u00e9rents capteurs embarqu\u00e9s, tels qu\u2019un thermom\u00e8tre, un hygrom\u00e8tre, un acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tre, un volt- et amp\u00e8rem\u00e8tre et un GPS. Gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019internet des objets, ils ont acc\u00e8s aux donn\u00e9es \u00e0 distance. \u00ab Lorsque nous combinons notre mod\u00e8le avec Google maps, nous pouvons estimer si une destination peut \u00eatre atteinte \u00e0 un moment donn\u00e9, \u00bb ajoute Huajian Qiu.<\/p>\n<p>Ces informations peuvent \u00e9galement am\u00e9liorer la dur\u00e9e de vie des batteries, gr\u00e2ce \u00e0 une meilleure gestion de leur \u00e9tat de charge. La d\u00e9marche permet ainsi des \u00e9conomies et diminue l\u2019impact environnemental, en donnant aux batteries une deuxi\u00e8me vie en mode stationnaire. Elles peuvent par exemple servir de tampon pour les unit\u00e9s en \u00e9change actif dans un r\u00e9seau de stations ind\u00e9pendantes d\u2019\u00e9change de batterie.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Garantir l\u2019anonymat des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n<p>Pour calibrer leur mod\u00e8le bas\u00e9 sur du machine learning, les chercheurs utilisent des donn\u00e9es et des outils de visualisation. \u00ab Durant cette phase de d\u00e9veloppement, nous devons r\u00e9colter les donn\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque utilisateur, \u00bb explique J\u00e9r\u00f4me K\u00e4mpf, responsable du groupe de recherche Energie informatique. \u00ab Bien s\u00fbr, pour des questions de confidentialit\u00e9, ces donn\u00e9es ne sont pas partag\u00e9es et ne sont utilis\u00e9es qu\u2019au sein de l\u2019institut. \u00bb Une solution qui permet de rendre les donn\u00e9es anonymes va \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9e, gr\u00e2ce \u00e0 un partenariat avec la HES-SO de Sion et l\u2019utilisation de l\u2019outil appel\u00e9 PrYv. \u00ab Le but est d\u2019avoir un mod\u00e8le permettant d\u2019identifier le type de conducteur tout en respectant son anonymat. Le machine learning est le meilleur moyen d\u2019y parvenir, \u00bb conclut J\u00e9r\u00f4me K\u00e4mpf.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><strong>Source et photo<\/strong> : Idiap<\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Qu\u2019elles soient dans un v\u00e9lo ou une voiture, les batteries sont un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de la mobilit\u00e9 \u00e9lectrique. G\u00e9rer l\u2019autonomie de ces v\u00e9hicules est un d\u00e9fi. Gr\u00e2ce au machine learning et \u00e0 des scooters \u00e9lectriques, les chercheurs de l\u2019Idiap veulent am\u00e9liorer les plannings de recharge pour une meilleure exp\u00e9rience de mobilit\u00e9. 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