Reference number : 172-2025-2026-Q2-1031979, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : ChargeLab Inc., recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M8Z 5B7, program name english : Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms, program name french : Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises, program purpose english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, program purpose french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, agreement title english : AI-Driven Predictions for Proactive Charger Restarts, agreement title french : Prédictions pilotées par l’IA pour le redémarrage proactif des chargeurs, agreement number : 1031979, agreement value : 179315.0, agreement start date : 2025-05-07, agreement end date : 2025-11-05, description english : This project develops an AI- and ML-driven solution to improve EV charger reliability through predictive maintenance. By analyzing historical data, real-time metrics, and OCPP logs, it identifies patterns and anomalies indicating failures. Site hosts receive notifications to schedule automatic restarts during low-usage periods, minimizing disruptions and maximizing uptime. Network operators benefit from trend analyses to uncover systemic issues, reduce manual interventions, and extend equipment lifespan. LLM-powered semi-automated labeling enhances training dataset quality, improving AI accuracy and scalability. The solution ensures compatibility across diverse hardware for seamless deployment., description french : Ce projet développe une solution pilotée par l’AA/IA pour améliorer la fiabilité des chargeurs de VE par le biais de la maintenance prédictive. En analysant les données historiques, les mesures en temps réel et les journaux de l’OCPP, il identifie les modèles et les anomalies indiquant des défaillances. Les hébergeurs de sites reçoivent des notifications pour programmer des redémarrages automatiques pendant les périodes de faible utilisation, minimisant ainsi les interruptions et maximisant le temps de fonctionnement. Les opérateurs de réseaux bénéficient d’analyses de tendances pour découvrir les problèmes systémiques, réduire les interventions manuelles et prolonger la durée de vie des équipements. L’étiquetage semi-automatique alimenté par GML améliore la qualité des ensembles de données d’entraînement, ce qui améliore la précision et l’évolutivité de l’IA. La solution garantit la compatibilité avec divers matériels pour un déploiement sans faille., expected results english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, expected results french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada