Device for efficient AI-Based processing of ionization detector data – smartchAIn

Provider

Ministry of Industry and Trade

Programme

—

Call for proposals

SMPO202600001

Main participants

PTS Research, s.r.o.

Contest type

VS - Public tender

Contract ID

FY02010302

Project name in Czech

Zařízení pro efektivní zpracování dat z detektorů ionizujícího zařízení pomocí AI algoritmů – smartchAIn

Annotation in Czech

Cílem projektu smartchAIn je vyvinout inteligentní hardwarovou a softwarovou platformu, která umožní provádět pokročilé AI zpracování dat z detektorů přímo v místě jejich vzniku. Tradiční přístup, kdy se velké objemy raw dat přenášejí do PC a tam se teprve analyzují, již neodpovídá rostoucím nárokům moderních experimentů. S tím, jak datové toky přesahují možnosti běžných DAQ systémů, ztrácí uživatelé schopnost pracovat v reálném čase, reagovat na zajímavé události a efektivně řídit průběh experimentu. Projekt si klade za cíl navrhnout a realizovat zařízení založené na kombinaci SoC FPGA a akcelerátorů typu FPGA+GPU, které integruje AI inference do samotného řetězce sběru dat. Zařízení bude schopné provádět klasifikaci událostí pomocí neuronových sítí (CNN, MLP), detekci anomálií, identifikaci relevantních vzorů a adaptivní rozhodování v reálném čase. Tyto algoritmy budou doplněny o klasické procedury jako předzpracování signálu, filtrace, klastrování a extrakce parametrů, aby vznikl plně automatizovaný inteligentní mezistupeň DAQ. Tímto přístupem dojde k dramatickému snížení datových toků a k výraznému zvýšení propustnosti měření. AI umožní selektovat pouze relevantní informace, generovat agregovaná data a řídit tok informací tak, aby byly minimalizovány požadavky na výpočetní kapacitu PC. Platforma tím zpřístupní moderní metody zpracování i menším laboratořím, které nemají možnost investovat do drahé výpočetní infrastruktury. Součástí projektu je vývoj uživatelského software, konfiguračního prostředí a integračních knihoven, které umožní snadné propojení se stávajícími detektory. Platforma bude otestována na různých typech senzorů a měřicích scénářů, aby byla ověřena její univerzálnost, stabilita a přesnost AI modelů. Výsledkem bude funkční vzorek zařízení a uživatelské AI modely (MLP, CNN) pro klasifikaci interakcí.

R&D category

VV - Exeperimental development

OECD FORD - main branch

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

OECD FORD - secondary branch

20201 - Electrical and electronic engineering

OECD FORD - another secondary branch

—

CEP - equivalent branches <br>(according to the <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">converter</a>)

AF - Documentation, librarianship, work with information<br>BC - Theory and management systems<br>BD - Information theory<br>IN - Informatics<br>JA - Electronics and optoelectronics<br>JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation

Realization period - beginning

Aug 1, 2026

Realization period - end

Jul 31, 2028

Project status

Z - Beginning multi-year project

Latest support payment

—

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data delivery code

CEP26-MPO-FY-R

Data delivery date

Aug 25, 2026

Total approved costs

11,300 thou. CZK

Public financial support

7,907 thou. CZK

Other public sources

0 thou. CZK

Non public and foreign sources

3,394 thou. CZK