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Plateforme IA + IoT

Core Technologies

Une bibliothèque de souches algales adaptée à l’eau et à l’environnement de chaque région, associée à une plateforme de pilotage de culture de haute précision fondée sur les capteurs IoT et l’inférence par IA. C’est sur ce socle développé en interne que repose ABC.

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Three Pillars

Les trois piliers du socle technologique

Pillar 01

Bibliothèque de souches algales

Une bibliothèque de souches de microalgues adaptées à la qualité de l’eau, à la salinité, à la température et à la lumière de chaque région, constituée en interne. L’analyse génomique appuyée sur la bio-informatique nous permet d’évaluer la capacité de captage du CO₂, l’efficacité d’absorption des nutriments et la stabilité de culture, puis de proposer la souche ou le ratio de mélange le mieux adapté. Pour les connaissances générales sur le captage du CO₂ et la récupération des nutriments par les microalgues, voir les références ci-dessous[1][2].

  • ✓Intégration aux bases de données régionales de qualité de l’eau
  • ✓Évaluation de la stabilité génétique des souches
  • ✓Conception de mélanges sur mesure
Pillar 02

Capteurs IoT

Mesure en temps réel de l’état de la culture. L’edge computing assure le traitement sur site tandis qu’un tableau de bord cloud unifié gère les données de plusieurs sites. Les approches de mesure en ligne des grandes cultures de microalgues sont présentées notamment par Havlik et al.[3]

  • ✓Mesure multivariée en temps réel
  • ✓Pilotage à faible latence par traitement en périphérie
  • ✓Tableau de bord cloud unifié
Pillar 03

Pilotage de culture par IA

À partir des données de capteurs, des modèles d’IA optimisent automatiquement les paramètres de culture, selon nos propres algorithmes. Le pilotage s’adapte aux variations météorologiques, saisonnières et de charge, afin de maintenir une densité et une qualité algales stables toute l’année. Les performances de la détection précoce d’anomalies sont évaluées en démonstration.

  • ✓Optimisation autonome des paramètres
  • ✓Pilotage anticipé fondé sur la prévision
  • ✓Détection d’anomalies et alertes
Architecture

L’articulation des trois couches

Selection × Library × Physical AI

Trois couches développées en interne se combinent pour faire fonctionner Algal Bloom Capture comme un seul système

01Selection

Sélection de souches non-OGM

Sans modification génétique, nous criblons et sélectionnons des souches isolées du milieu naturel pour retenir celles qui poussent de façon fiable dans l’eau du site.

AtoutConservation des souches gérée comme secret d’affaires
02Library

Bibliothèque de souches × adéquation au milieu

Une bibliothèque de souches cartographiée selon la salinité, la température, le pH et la composition de l’eau entrante. La souche optimale est fournie en « Strain as a Service » à partir des données de qualité d’eau du client.

AtoutVendre sous forme de portefeuille
03Physical AI

IA physique pour le pilotage des efflorescences

Un modèle de commande entraîné sur les données d’exploitation prédit l’état de la culture et pilote par anticipation, afin de réduire les risques de contamination et d’effondrement ; l’effet est évalué en démonstration.

AtoutAccumulation de données d’exploitation
ATOUTSélection + bibliothèque + données d’exploitation, liées entre elles
Scientific Basis

Les fondements scientifiques

Les trois piliers de Core Technologies s’appuient sur la littérature académique de la culture, de la mesure et du pilotage des microalgues, sur laquelle nous avons bâti notre propre bibliothèque, nos algorithmes et notre implémentation. La mesure simultanée de plus de dix paramètres relève de notre implémentation. Une culture stable sur l’année est un objectif, dont l’atteinte dépend du site de déploiement.

References

  1. Mohsenpour S.F., Hennige S., Willoughby N., Adeloye A., Gutierrez T. Integrating micro-algae into wastewater treatment: A review. Science of the Total Environment, 2021, 752, 142168. DOI →
  2. Cheah W.Y., Show P.L., Chang J.-S., Ling T.C., Juan J.C. Biosequestration of atmospheric CO₂ and flue gas-containing CO₂ by microalgae. Bioresource Technology, 2015, 184, 190–201. DOI →
  3. Havlik I., Lindner P., Scheper T., Reardon K.F. On-line monitoring of large cultivations of microalgae and cyanobacteria. Trends in Biotechnology, 2013, 31(7), 406–414. DOI →

Détails techniques et recherche conjointe

La documentation technique de Core Technologies est disponible sous accord de confidentialité. N’hésitez pas non plus à nous solliciter pour une recherche conjointe ou un déploiement de démonstration.