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Rizzotti Aïcha

Rizzotti Aïcha

Professeur-e HES associé-e

Compétences principales

Human-Machine Interaction

Human-Robot Interaction

Industry 4.0

Quantified Self

Mobile Application

  • Contact

  • Enseignement

  • Recherche

  • Publications

  • Conférences

Contrat principal

Professeur-e HES associé-e

Haute Ecole Arc - Ingénierie
Espace de l'Europe 11, 2000 Neuchâtel, CH
DING

Prof. Aïcha Rizzotti-Kaddouri  is a Professor in Computer Science at the Haute Ecole Arc // HES-SO. She obtained a Master's degree in Computer Science at Joseph Fourier University (Grenoble I) and a degree in telecommunications engineering in 2000. She works now in the domain of Internet of things (IoT), provide data visualization, and develop mobile application in quantified-self domain, novel wearable sensors and interaction Human-Cobotic.

BSC HES-SO en Informatique et systèmes de communication - Haute Ecole Arc - Ingénierie
  • Techniques avancées de programmation Java
MSc HES-SO en Engineering - HES-SO Master
  • HCI for smal device
BSC HES-SO en Informatique et systèmes de communication - Haute Ecole Arc - Ingénierie
  • Mobile Application

Terminés

LD4Robots - valorisation
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: Kunze Marc, IAI

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : Valorisation du projet LD4Robots (participation à une conférence, publication d'un article journal)

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Kunze Marc , Depierraz Luc , Jeanneret Loïck , Muller Hugo , Grall Lucas Hugo , Bracamonte Javier

Partenaires académiques: Technologie d'interaction; Kunze Marc, IAI

Durée du projet: 09.12.2022 - 30.04.2023

Montant global du projet: 17'500 CHF

Statut: Terminé

Robots collaboratifs apprenants par démonstration
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Description du projet : Les robots industriels et collaboratifs sont de nos jours de plus en plus utilisés dans l'industrie. Cependant déployer un robot afin d'effectuer une tâche ou alors reprogrammer un robot pour effectuer une tâche différente que la tâche initiale pour lequel il a été installé reste complexe et chronophage. Ainsi, durant ce projet, une nouvelle manière permettant de simplifier la programmation d'un robot est proposée. L'opérateur effectue l'opération manuellement. Les gestes de l'opérateur et les mouvements de l'outil qu'il tient sont enregistrés à l'aide d'un capteur HTC VIVE Tracker. Ainsi, les points de la trajectoire sont obtenus. A la fin de la démonstration, l'opérateur peut visualiser les points enregistrés à l'aide des lunettes Microsoft HoloLens. Si nécessaire, la trajectoire enregistrée peut être filtrée afin de la lisser et/ou supprimer certains points aberrant. Une fois la trajectoire validée, celle-ci peut être rejouée par le robot. Les points de la trajectoire sont fournis à MoveIt, un générateur de trajectoire pour robot s'exécutant sur ROS (Robot Operating System). Celui-ci génère de manière automatique une trajectoire pour chaque articulation du robot. La trajectoire calculée est ensuite simplement transmise au contrôleur du robot qui l'exécute. Cette solution permet ainsi de programmer les trajectoires d'un robot par une simple démonstration. Elle peut être utilisée avec des robots collaboratifs mais également avec des robots industriels standards.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Moor Lucien , Kunze Marc , Ouerhani Nabil , Depierraz Luc , Jeanneret Loïck , Muller Hugo , Bracamonte Javier

Partenaires académiques: HES-SO Rectorat; IAI; Technologie d'interaction

Durée du projet: 02.02.2020 - 31.08.2022

Montant global du projet: 220'000 CHF

Statut: Terminé

TherMoMac - Cyber-Physical Systems for Modelling and Compensation of Thermal Deviations in Turning Machine-Tools

Rôle: Collaborateur/trice

Requérant(e)s: Ouerhani Nabil, HE-Arc

Financement: HES-SO

Description du projet :

TherMoMac est un projet pluridisciplinaire qui a su mobiliser différentes compétences de la HES-SO comme la mécanique, les systèmes embarqués et l’informatique afin d’améliorer l’état de l’art dans le domaine de la compensation thermique des machines-outils. Le projet a permis la mise au point d’une méthodologie hybride de prédiction de l’erreur thermique des machines en combinant des modèles déterministes (modélisation par éléments finis) et des modèles non déterministes (apprentissage automatique / Machine Learning). Les méthodes mises en place donnent des excellents résultats en termes de précision de prédiction même pour des machines dont la dérive thermique est dans l’ordre de quelques micromètres.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Ouerhani Nabil , Haas Patrick , Rizzotti Aïcha , Loehr Bernard

Partenaires académiques: Ouerhani Nabil, HE-Arc

Durée du projet: 01.01.2018 - 31.12.2020

Montant global du projet: 220'000 CHF

Statut: Terminé

Développement d'un appareil permettant le monitoring en continu de tissus nerveux ainsi que de barrières biologiques : modélisation de l'unité neurovasculaire.
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: hepia inSTI, Stoppini Luc, hepia inSTI

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : "As the world's population is aging, diseases of the central nervous system (CNS) become an increasing threat for global health. The total annual cost resulting from CNS diseases is quickly escalating. While considered a public health priority by the World Health Organization, the development of drugs against these diseases fails to succeed. CNS drugs have one of the highest failure rates and longest development times. One reason for this poor success is that CNS drugs have to cross the blood brain barrier (BBB) before reaching the neural tissue. Many promising substances with proven effects in in vitro models fail in human because they cannot cross the BBB or are denatured by the crossing. This complexity is worsened by the fact that there is currently no in vitro system to test simultaneously whether a substance can cross the human BBB and adequately affect the adjacent human neural tissue. The project MEAZURE addresses this problem. We will develop a device allowing the tissue engineering of an artificial human neurovascular unit (NVU), i.e. an in vitro model comprising both the neural tissue and the BBB. This device will allow the simultaneous monitoring of the two components of the model and their pharmacological testing. This innovative solution aims at increasing the success rate of CNS drug development by facilitating and speeding up the drug discovery process and to screen potential neurotoxic molecules present in our environment. MEAZURE is a collaborative effort of 5 groups of the HES-SO. The main deliverable is a device combining a system to record simultaneously neuronal activity with a system to measure the blood-brain barrier permeability. A Micro-Electrode Array (MEA) unit will allow the electrophysiological recording of neural cultures sitting at the bottom of a standard 24-well plate and a Trans Endothelial Electrical Resistance (TEER) unit allowing the recording of the electrical impedance of a cultured BBB positioned just above. Both systems will be developed and assembled using the HES-SO competences and correspond to adaptations and improvements of home-made technologies. We have maximized innovation to deliver a fully operational and efficient product. The device will be a unique stand-alone system able to work autonomously in an incubator, data being transmitted wirelessly or stored locally within the device. The device is also versatile and amenable for MEA recording, TEER recording or both. Finally it has medium-throughput capacities, it is compatible with industrial use and it will be proposed at international level for R&D or commercial use. "

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Pirrami Lorenzo , Rizzotti Aïcha , Walker Anne , Thoma Yann , Wertenbroek Rick , Scherwey Roland , Roux Adrien , Meury Mike , Mor Flavio , Schnyder Bruno , Mazza Marco , Stoppini Luc

Partenaires académiques: ReDS; VS - Institut Technologies du vivant; hepia inSTI; FR - EIA - Institut IPRINT; Technologie d'interaction; Stoppini Luc, hepia inSTI

Durée du projet: 15.12.2015 - 31.12.2017

Montant global du projet: 211'600 CHF

Statut: Terminé

iNUIT-2014-005 GeReC
AGP

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: HES-SO Rectorat; hepia inIT

Description du projet : La coordination et la gestion des opérations de secours d'une foule, notamment dans une situation de turbulence, demeurent un problème complexe nécessitant davantage de recherche, tout en présentant des opportunités d'investigations interdisciplinaires. En effet, l'élaboration en continu et quasi temps réel de plans d'évacuation et de décongestion, issus de la collecte et de l'analyse des données ainsi que de la prédiction éventuelle des évolutions de la situation, a permis l'émergence de plusieurs solutions s'appuyant sur différents modèles mathématiques. Cependant, les résultats expérimentaux de ces modèles sont contrastés. La couverture des situations, par nature diverses dans l'espace et dans le temps, constitue un défi dans la mesure où l'objet sur lequel porte la modélisation, cette fois-ci, est l'individu. Ce dernier pouvant effectuer des choix ou comportements aussi bien imprévisibles qu'influencés par le voisinage. Par ailleurs, on constate paradoxalement que les orientations de la recherche dans la répartition de l'intelligence embarquée dans les solutions émergeantes demeurent déséquilibrées. Les solutions décentralisées, favorisant davantage d'intelligence « collective » dans les capteurs, sont balbutiantes. D'un autre côté, les solutions centralisées, qui sont majoritaires, continuent à pâtir des problèmes techniques. Tenant compte de cette complexité, notre proposition consiste à implémenter un enrichissement de la plateforme Inuit, en favorisant une approche basée sur la théorie des comportements cognitifs de l'individu dans la foule. Elle s'appuiera sur les données collectées par le projet SmartCrowd.Dans une première phase, on implémente, on évalue et on présente les résultats. Dans une deuxième phase, on confronte les résultats au projet SmartCrowd, dans le but de dégager les synergies, les interactions possibles entre les deux modèles, voire la possible fusion théorique et/ou pragmatique. La troisième phase consiste à dégager les fonctions qui peuvent être décentralisées dans les capteurs sous forme collaborative ou individuelle. Le projet permettra également, dans une quatrième phase, de générer des cartes qui mettent en évidence les zones prioritaires pour les interventions de sauvetage. Enrichir la vision centralisée, déporter de l'intelligence dans les capteurs, ainsi que fournir l'information pertinente et automatique pour les acteurs impliqués, constituent les trois axes de notre proposition, permettant de tendre vers une plate-forme évolutive et adaptable dans le temps.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Jupille Dany , El Maliki Tewfiq

Partenaires académiques: Technologie d'interaction; Rizzotti Aïcha, Technologie d'interaction

Durée du projet: 08.10.2014 - 30.09.2016

Montant global du projet: 49'650 CHF

Statut: Terminé

iMoMo TZ 2015
AGP

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: DDC; Phototrack; Hydrosolutions; Technologie d'interaction; Technologie d'interaction

Description du projet : Component A,B et C additionnés. (Consultants et service center dans BSM ARC).

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Boillat Pierre , Mueller Patrice , Beurret Stéphane

Durée du projet: 31.07.2015 - 30.06.2016

Montant global du projet: 345'842 CHF

Statut: Terminé

Serious Game for Rehabilitation
AGP

Rôle: Collaborateur/trice

Requérant(e)s: Imagerie, Gobron Stéphane, Imagerie

Financement: HES-SO Rectorat; hepia inSTI; hepia inIT

Description du projet : « Ce projet consiste à développer un environnement de Serious Games dans le cadre de la médecine physique et de réadaptation. Le but est de motiver les sujets à suivre leur traitement et participer plus efficacement au rétablissement de fonctions locomotrices. Il s'agit de concevoir des modèles et des logiciels d'entraînement pour effectuer une tâche répétitive et précise de façon ludique et ainsi améliorer les capacités physiques et cognitives. Ces logiciels doivent fournir un retour d'information renseignant le sujet sur le déroulement de son entraînement et la progression de son traitement. Ils doivent être capables de créer des événements placés en relation avec des interactions contrôlées de trajectoires d'exercices locomoteurs de l'appareil de rééducation. Couplé à des robots haptiques de mobilisation utilisés en réadaptation, ce projet contribue à l'essor des neurosciences et des études en neurophysiologie et neurologie des pathologies du système nerveux et à leurs traitements.»

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Gobron Stéphane , Charrotton Yannick , Birling François , Sudki Bassem , Senn Julien , Schmitt Carl , Lauria Michel , Rekik Yassin Aziz

Partenaires académiques: COMATEC; Imagerie; Gobron Stéphane, Imagerie

Durée du projet: 01.10.2014 - 31.10.2015

Montant global du projet: 267'970 CHF

Statut: Terminé

HbbTV ' Norme incontournable au développement de la télévision interactive
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: hepia inIT

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : Le projet HbbTV propose de contribuer à l'essor d'applications et de services utilisant les technologies émergeantes dans le domaine de la TV du futur. Les nouvelles possibilités d'interactivité et de contrôle offertes par les standards comme HbbTV et SIP dans les futurs réseaux (broadcast, NGN, Internet) ainsi que l'usage des mobiles (smartphone/tablet) permettent d'envisager une évolution de l'expérience multimédia qu'il s'agit d'investiguer pour démontrer certaines possibilités. L'objectif est de permettre l'exploitation de ces technologies émergentes par les partenaires économiques intéressés. Les aspects interaction et GUI multiplateformes étant prépondérantes dans le domaine de la TV interactive, une plateforme de démonstration permettra d'étudier des scénarios d'utilisation de services interactifs liés aux contenus télévisuels.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Divorne Sandrine , Grunenwald David , Roche Jean-François , Wagen Jean-Frédéric

Partenaires académiques: MEI; hepia inIT; FR - EIA - Institut HumanTech; Technologie d'interaction

Durée du projet: 01.01.2012 - 31.12.2013

Montant global du projet: 252'800 CHF

Statut: Terminé

WEb Games Authoring System
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: MEI, Jaccard Dominique, MEI

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet : WEGAS est un environnement de création de « Simulation Games ». Les Simulation Games sont des outils d'apprentissage basés sur la reproduction de situations réelles, utilisant certains principes du jeu et permettant le développement de compétences pratiques. Si l'efficacité des Simulation Games est avérée, ceux-ci présentent toutefois l'inconvénient majeur de coûts de développement élevés. WEGAS permet de créer rapidement et avec peu de connaissances informatiques des Simulations Games soutenant des formations dans des domaines variés.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Rappo Daniel , Jaccard Dominique , Rekik Yassin Aziz

Partenaires académiques: MEI; Technologie d'interaction; Jaccard Dominique, MEI

Durée du projet: 01.01.2012 - 31.12.2013

Montant global du projet: 182'000 CHF

Statut: Terminé

Monitoring de l'eau
AGP

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: DDC

Description du projet : Système de monitoring des ressources en eau basé sur l'utilisation de capteurs bon marché et de téléphones mobiles.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha , Geslin Philippe , Bussy Gaëtan , Rizzotti Didier , Huguenin Gérald , Mueller Patrice , Huguenin-Vuillemin Maïck , Monti Massimo , Rekik Yassin Aziz

Partenaires académiques: Info. Technique; EDANA; Partenaires publics et privés; Rizzotti Aïcha, Info. Technique

Durée du projet: 01.10.2011 - 31.01.2012

Montant global du projet: 349'884 CHF

Statut: Terminé

e-creation IV
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: MEI, Burki Dominique, MEI

Financement: Cyberlearn

Description du projet : Appel à projets Cyberlearn e-creation IV: Explorateur d'interfaces.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Rizzotti Aïcha

Partenaires académiques: Info. Technique; MEI; Burki Dominique, MEI

Durée du projet: 01.05.2009 - 31.12.2009

Montant global du projet: 20'000 CHF

Statut: Terminé

Mac Ethernet pour applications specifiques
AGP

Rôle: Co-requérant(s)

Financement: HES-SO Valais-Wallis; HES-SO Rectorat; ARC Ingénierie; HES-SO Valais-Wallis

Description du projet : Ethernet / IEEE802.3 est dans les faits la seule technologie utilisée pour les réseaux locaux informatiques LANs. Les circuits disponibles aujourd'hui ont été conçus pour un usage traditionnel d'Ethernet (connexion LAN) mais ne sont pas adaptés à des cas spécifiques. Le but de de projet est de réaliser des interfaces permettant la réalisation de circuits pour des standards dits "Ethernet temps réel", la réalisation de n'uds Ethernet d'entrée de gammes (sans grosse puissance de traitement microprocesseur) et la réalisation de réseau PON (passive optical network) ou EPON (ethernet passive optical network).

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Clausen Michael , Rizzotti Aïcha , Walpen Olivier , Rizzotti Didier , Corthay François , Gabioud Dominique , Donzelot Christophe , Gloriod Olivier , Kissling Jean-Michel , Pazos Escudero Nuria

Durée du projet: 01.01.2006 - 31.12.2007

Montant global du projet: 206'420 CHF

Statut: Terminé

Extracteur Web personnalisé

Rôle: Co-requérant(s)

Financement: Réserve stratéqique HES-SO

Description du projet :

Le projet Extraction Web Personnalisée (EWP) s’inscrit dans la ligne des meta­search engines. Le développement donne la possibilité à un utilisateur de constituer une ou plusieurs bases de données personnalisées structurées qui sont associées à des thématiques (p.ex. les fluctuations de la bourse liées à des guerres ou des désordres civils). Les magasins de données sont constitués de documents d’un
domaine cible (p.ex. la finance) qui ont passés une sélection dite de pertinence relative à la thématique considérée. Cette sélection, appelée filtrage, est opérée par un classifieur, celui­ci ayant effectué au préalable un apprentissage supervisé sur un nombre réduit de documents annotés par des experts comme étant pertinent ou non (corpus d’apprentissage). L’ensemble étendu de documents du domaine cible (corpus complet) peut être obtenu du Web avec un moteur de recherche conventionnel­fouille d’URLs (p.ex. Google). Les documents acceptés par le premier classifieur, passent ensuite par une seconde phase de classification, celle­ci non­supervisée, qui les organise en agrégats selon leur degré de similarité (la mesure de similarité étant sémantique). La structure de données produite est stockée pour pouvoir être utilisée de façon indépendante. Une application permettant de visualiser cette structure en 2D/3D et la parcourir, constitue une aide à la recherche de documents proches dans un sens sémantique, d’un document particulier. On obtient donc un outil complémentaire à un moteur de recherche conventionnel basé sur le ranking.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Albuquerque Paul , Bologna Guido , Bilat Cédric , Rizzotti Aïcha

Partenaires académiques: KNOB Alexander, CAP3D, HEIG-VD

Durée du projet: 30.09.2006 - 31.08.2007

Montant global du projet: 331'500 CHF

Publications liées:

  • Filtering Documents with an Hybrid Neural Network Model

Statut: Terminé

2024

Platform-agnostic digital twins for safer human-robot collaboration
Chapitre de livre ArODES

Aïcha Rizzotti, Loïck Jeanneret, Brendan Studer, Javier Bracamonte, Nabil Ouerhani

Dans Yurish, Sergey Y., Advances in robotics and automatic control  (pp. 25-44). 2024,  s.l. : IFSA Publishing

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2023

Learning from demonstration and safe cobotics using digital twins
Article scientifique ArODES

Aïcha Rizzotti, Loïck Jeanneret, Brendan Studer, Javier Bracamonte, Nabil Ouerhani, Marc Kunze

Sensors transducers journal,  2023, vol. 261, no. 2, pp. 25-32

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Résumé:

The use of collaborative robots, or cobots, is nowadays continually increasing, especially in the small- and medium-sized manufacturing sector. For each particular use case, the integration and deployment of a cobot into a collaborative workspace faces a certain number of challenges. Programming industrial robots, for example, can be a relatively complex and time-consuming task. In this paper we report an accurate method to robot programming by using an optimized “learning from demonstration” technique. The operator/programmer performs in real-time the corresponding task to be automatized, and by means of a tracker sensor the programmer’s motions are captured and transmitted to the robot; the robot registers the trajectories and is now able to reproduce the human movements with high accuracy. Another fundamental issue for cobot deployment is safety. In this paper, we also present a virtual/augmented reality (VR/AR) environment to facilitate the design and operation of cobots in order to maximize human safety. The virtual reality environment operates as an aide tool during the design phase. The human operator and the robot’s digital twin work side-by-side while executing a collaborative task in a virtual reality space. Their movements are controlled and registered, and after a given period of test time, the data is analyzed to suggest modifications to ensure a safe workspace (collision free) and to increase productivity. For the regular real-time cobot operation, an augmented reality environment was developed, again, with the purpose of assuring a safe human-robot collaboration. The augmented reality environment keeps tracking permanently the cobot and the human manipulations. This system produces audio and visual alarm signals in unsafe situations and is also able to take actions, such as slowing down or stopping the robot, to preserve the physical integrity of the human operator.

Collaborative robots and set of sensors for learning by demonstration
Article scientifique

Rizzotti Aïcha, Kunze Marc, Jeanneret Loick, Depierraz Luc

Collaborative robots and set of sensors for learning by demonstration, 2023

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Résumé:

owadays, industrial and collaborative robots are more and more used in the industry. However, deploying a robot to perform a task or reprogramming it is complex and time-consuming. Thus, our solution is a new way to simplify programming of robots. The operator performs the operation holding the tool of the robot. This tool is attached to an HTC VIVE Tracker sensor which allows recording the movement of the operator. This permis to generate a trajectory using the recorded points. The operator can view the recorded points using Microsoft HoloLens 2 glasses. If necessary, the recorded trajectory can be filtered in order to smooth it and/or remove some outliers. Once the trajectory is validated, it can be replayed by the robot. The points of the trajectory are provided to MoveIt, a trajectory generator for robots running on ROS (Robot Operating System). It automatically generates a trajectory for each robot joint. The calculated trajectory is then transmitted to the robot controller which executes it.

2022

Stress and emotional arousal in urban environments :
Article scientifique ArODES
a biosocial study with persons having experienced a first-episode of psychosis and persons at risk

Marc Winz, Ola Söderström, Aïcha Rizzotti, Steve Visinand, André Ourednik, Jennifer Küster, Barbara Bailey

Health Place,  2022, vol. 75, article no. 102762

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Résumé:

This article examines the entanglement between feelings of stress and discomfort, physiological arousal and urban experiences of persons living with early psychosis. It adopts a biosocial approach, using mixed methods combining ambulatory skin conductance monitoring, mobile interviews and contextual data, collected through GPS and video recordings. The study draws on and strives to cross-fertilize two recent strands of research. The first relates to the use of digital phenotyping in mental health research. The second explores stress and emotional arousal in cities using ambulatory physiological measures. Empirically, the paper is based on fieldwork in Basel, Switzerland, with nine participants recruited within the Basel Early Treatment Service (BEATS), and four controls. We focus on three salient elements in our results: visual perception of moving bodies, spatial transitions and openness and enclosure of the built environment. The analysis shows how these elements elicit physiological responses of arousal and expressed feelings of discomfort. In the concluding section we discuss the methodological implications of these results and suggest the notion of regime of attention as a focus for future biosocial research on urban mental health.

Data-driven thermal deviation prediction in turning machine-tool :
Article scientifique ArODES
a comparative analysis of machine learning algorithms

Nabil Ouerhani, Bernard Loehr, Aïcha Rizzotti, Dylan Santo de Pinho, Adrien Limat, Philippe Schinderholz

Procedia Computer Science,  2022, vol. 200, pp. 185-193

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Résumé:

Thermal error significantly impacts the machining precision of machine-tools. Thermal deformations in the machine-tool structure caused by the various machine heat sources is at the origin of this phenomenon. In order to ensure the expected quality of the parts, manufacturer have to run the machine-tools for hours before start producing in order to reach the machine thermal stability. This heating phase has a high negative impact on the machine productivity on one hand and on its ecological footprint on the other. This paper presents a data-driven approach to model and predict the thermal error in order to correct the tool reference position accordingly. The automatic adjustment of tool position allows to produce parts with the expected quality and precision regardless of the thermal state of the machines, which substantially increase their productivity. For this purpose, temperature sensors as well as high precision tool position measurement instruments are deployed on a Tornos SwissNano4 machine-tool. A set of experiments are conducted to collect data related to these two measurements. Four major Machine Learning algorithms are trained using a subset of the collected data and tested with the remaining data subset. Quantitative and comparative analysis shows that three of the four algorithms have a prediction with a mean Absolute Error (MAE) below 1µm and a Correlation Coefficient higher than 90%. Even classical linear regression models are able to predict the thermal error with high accuracy. Advanced Machine Learning techniques show high potential to provide a better prediction accuracy.

2021

Learning from Demonstration for Collaborative Robots
Article scientifique

Rizzotti Aïcha, , Marc Kunze, Loïc Jeanneret, Depierraz Luc, Ouerhani Nabil

Automation, Robotics & Communications for Industry 4.0, 2021

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Résumé:

This article presents ur work from research project which objective is to allow a robot to perform pick & place and assembly tasks by intuitively teaching and programming the robot trajectories from human demonstrations. Based on motion acquisition systems, we aim at developing a system capable of acquiring and analyzing the manipulation actions performed by an operator to extract their primitives and compound characteristics. A Leap Motion sensor with a 3D camera are used to acquire gestures and movements at different scales and objects position. Classification algorithms and deep learning models are used in order to recognize gestures. An expert system is allowing the translation of recognized gestures into robot trajectories. The challenge in our case is the automation of tasks through artifical intelligence. ABB's YuMi Robot is used to validate our solution.

2023

Collaborative robots and set of sensors for learning by demonstration
Conférence ArODES

Aïcha Rizzotti, Marc Kunze, Loïck Jeanneret, Luc Depierraz

Proceedings of the 3rd IFSA Winter Conference on Automation, Robotics Communications for Industry 4.0 / 5.0 (ARCI'2023), 22-24 February 2023, Chamonix-Mont-Blanc, France

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Résumé:

Nowadays, industrial and collaborative robots are more and more used in the industry. However, deploying a robot to perform a task or reprogramming it is complex and time-consuming. Thus, our solution is a new way to simplify programming of robots. The operator performs the operation holding the tool of the robot. This tool is attached to an HTC VIVE Tracker sensor which allows recording the movement of the operator. This permis to generate a trajectory using the recorded points. The operator can view the recorded points using Microsoft HoloLens 2 glasses. If necessary, the recorded trajectory can be filtered in order to smooth it and/or remove some outliers. Once the trajectory is validated, it can be replayed by the robot. The points of the trajectory are provided to MoveIt, a trajectory generator for robots running on ROS (Robot Operating System). It automatically generates a trajectory for each robot joint. The calculated trajectory is then transmitted to the robot controller which executes it.

2021

Stress detection with deep learning approaches using physiological signals
Conférence ArODES

Fabrizio Albertetti, Alena Simalastar, Aïcha Rizzotti

Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering ; Proceedings of IoT Technologies for HealthCare, 7th EAI International Conference, HealthyIoT, 3 December 2020, Viana do Castelo, Portugal

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Résumé:

The problem of stress detection and classification has attracted a lot of attention in the past decade. It has been tackled with mainly two different approaches, where signals were either collected in ambulatory settings, which can be limited to the period of presence in the hospital, or in continuous mode in the field. A sensor-based continuous measurement of stress in daily life has a potential to increase awareness of patterns of stress occurrence. In this work, we first present a data-flow infrastructure suitable for two types of studies that conforms with the data protection requirements of the ethics committee monitoring the research on humans. The detection and binary classification of stress events is compared with three different machine learning models based on the features (meta-data) extracted from physiological signals acquired in laboratory conditions and ground-truth stress level information provided by the subjects themselves via questionnaires associated with these features. The main signals considered in current classification are electro-dermal activity (EDA) and blood volume pulse (BVP) signals. Different models are compared and the best configuration yields an F1 score of 0.71 (random baseline: 0.48). The importance on prediction of phasic and tonic EDA components is also investigated. Our results also pave the way for further work on this topic with both machine learning approaches and signal processing directions.

Learning from demonstration for collaborative robots
Conférence ArODES

Aïcha Rizzotti, Marc Kunze, Loïc Jeanneret, Luc Depierraz, Nabil Ouerhani

Proceedings of the 1st IFSA Winter Conference on Automation, Robotics & Communications for Industry 4.0 (ARCI’ 2021)

Lien vers la conférence

Résumé:

This article presents ur work from research project which objective is to allow a robot to perform pick & place and assembly tasks by intuitively teaching and programming the robot trajectories from human demonstrations. Based on motion acquisition systems, we aim at developing a system capable of acquiring and analyzing the manipulation actions performed by an operator to extract their primitives and compound characteristics. A Leap Motion sensor with a 3D camera are used to acquire gestures and movements at different scales and objects position. Classification algorithms and deep learning models are used in order to recognize gestures. An expert system is allowing the translation of recognized gestures into robot trajectories. The challenge in our case is the automation of tasks through artifical intelligence. ABB's YuMi Robot is used to validate our solution.

2020

Cyber-Physical System for Data-Driven Modelling and Prediction of Thermal Deviation in Turning Machine-Tools
Conférence

Ouerhani Nabil, Rizzotti Aïcha, Loehr Bernard, Santos De Pinho Dylan, Schindelholz Philippe

4th International Conference on Industrial Automation, Robotics and Control Engineering (IARCE 2020), 13.09.2020 - 14.09.2020, Prague, Czech Republic

A deep learning approach for blood glucose prediction of type 1 diabetes
Conférence ArODES

Jonas Freiburghaus, Aïcha Rizzotti, Fabrizio Albertetti

Proceedings of the Proceedings of the 5th International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data co-located with 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2020), 29-30 August 2020, Santiago de Compostela, Spain

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Résumé:

An essential part of this work is to provide a data-driven model for predicting blood glucose levels that will help to warn the person with type 1 diabetes about a potential hypo- or hyperglycemic event in an easy-to-manage and discreet way. In this work, we apply a convolutional recurrent neural network on a real dataset of 6 contributors, provided by the University of Ohio [5]. Our model is capable of predicting glucose levels with high precision with a 30- minute horizon (RMSE = 17.45 [mg/dL] and MAE = 11.22 [mg/dL]), and RMSE = 33.67 [mg/dL] and MAE = 23.25 [mg/dL] for the 60- minute horizon. We believe this precision can greatly impact the long-term health condition as well as the daily management of people with type 1 diabetes.

TherMoMac – Data-Driven Thermal Behavior Modelling of Machine-Tools
Conférence

Ouerhani Nabil, Rizzotti Aïcha, Haas Patrick

F&E-KONFERENZ ZU INDUSTRIE 4.0, 05.02.2020 - 05.02.2020, ETH Zurich, Switzerland

Résumé:

The main objective of the project is to explore a hybrid method involving deterministic techniques based on finite element simulation and non-deterministic techniques based on data-driven deep learning to model the thermal behaviour of machine tools. A certainty-based information fusion technique provides a good potential to enhance the precision of thermal error estimation compared to the individual techniques. During the presentation, we will present the first results of the project and show the future work to be conducted.

2018

Sleep detection using physiological signals from a wearable device
Conférence ArODES

Mahmoud Assaf, Aïcha Rizzotti, Magdalena Punceva

Proceedings of Smart City Demos 2018, 21-23 November 2018, Guimaraes, Portugal

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Résumé:

Internet of things for medical devices is revolutionizing healthcare industry by providing platforms for data collection via cloud gateways and analytics. In this paper, we propose a process for developing a proof of concept solution for sleep detection by observing a set of am- bulatory physiological parameters in a completely non-invasive manner. Observing and detecting the state of sleep and also its quality, in an objective way, has been a challenging problem that impacts many medical fields. With the solution presented here, we propose to collect physiological signals from wearable devices, which in our case consists of a smart wristband equipped with sensors and a protocol for communication with a mobile device. With machine learning based algorithms, that we developed, we are able to detect sleep from wakefulness in up to 93% of cases. The results from our study are promising with a potential for novel insights and effective methods to manage sleep disturbances and improve sleep quality.

2016

Energy-aware security adaptation in ubiquitous mobile network
Conférence ArODES

Tewfiq El Maliki, Aïcha Rizzotti

Proceedings of the Tenth International Conference on Emerging Security Information, Systems and Technologies, Securware2016, 24-28 July 2016, Nice, France

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Résumé:

Data privacy and security are a major concern in any field mainly mobile commerce, Internet of Thing (IoT), and wireless data communication. Classical security is particularly based on encryption to protect data confidentiality, integrity, non repudiation and availability. However, mobile devices are limited in processing, battery life and communication bit rate. Therefore, many security protections are not used in order to save battery life. A new paradigm must be carried out to establish a framework capable to be energy aware when applying a security mechanism. In this paper, we present our Security Adaptation Reference Monitor (SARM). It is based on an autonomic computing security looped system, which fine-tunes security means based on the monitoring of the context including the user environment and energy consumption aspects. Thereafter, we investigate the cost of security and wireless communication related to battery consumption.

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