Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

self-X Artificial Intelligence for European Process Industry digital transformation

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Autonomic managers for Data in Motion and Humans support in AI solutions-final version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Final version to be provided at month 30 Design about the Autonomic managers in charge of coordinate different self-X AI components of use cases to integrate appropriately the flow of “New RAW data” from industrial data sources and the human support according to self-X abilities available (configuration, optimization and healing). Initial version to be provided at month 18

Education and Training Program and Results (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Document explaining the impact of the training program ensuring the toolkit’s evolution after project’s end, learn resources, will cover: lectures, seminars, workshops, conferences, in house training and on-line materials

Autonomic managers for Data in Motion and Humans support in AI solutions-initial version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Initial version to be provided at month 18 Design about the Autonomic managers in charge of coordinate different self-X AI components of use cases to integrate appropriately the flow of “New RAW data” from industrial data sources and the human support according to self-X abilities available (configuration, optimization and healing). Initial version to be provided at month 18

s-X-AIPI open-source toolset-v2 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Second version of open source algorithms, data sources and example of applications usage to create new self-X AI applications.

s-X-AIPI open-source toolset-v1 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

First version of open source algorithms, data sources and example of applications usage to create new self-X AI applications.

AI for Process Industry Reference Architecture and implementation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Preliminary design of the Reference Architecture based on existing standards (FIWARE, RAMI4.0, IDSA, Apache) and requirements from use cases to implement self-X AI applications in those use cases.

Validation report for Data in Motion and human support in IT/OT use case's infrastructures (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

The s-X-AIPI “New RAW Data” integration will be validated in all scenarios and feedbacks will be collected for improving performance, tuning and bug fixing of the different self-X AI appications in the use cases.

Report on the standardization landscape and applicable standards (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report on the standards affected and related with project's environment and technologies.

General s-X-AIPI technology requirements validation report (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report of the methodology which will allow to validate (assumptions, designs, implementations and deployments) the different components developed in WP4

Guidelines for trustworthy AI in process industry (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Update EC guidelines for a trustworthy AI based on experiences from project and use cases in particular, adaptation of guideline to process industries.

Scenarios and Requirements for self-X AI adoption in Process Industry (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Analysis of the industrial Scenarios and the preliminar design of the requirements from use cases of the project for adoption in Process Industry of self-X or autonomic AI.

Report on the contribution to standardization-final version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report about how the selected results of the project will contribute to standardization activities and how the partners will be involved in such activities. Final version to be provided at month 36

AI Maturity Model for Process Industry (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

AI Maturity Model customized for the process industry to carry out an initial barrier analysis, based on the experiences of use cases.

Report on the contribution to standardization-intermediate version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report about how the selected results of the project will contribute to standardization activities and how the partners will be involved in such activities. Intermediate version to be provided at month 18

s-X-AIPI solutions impact evaluation on use cases (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Evalutaion of the impact in use cases of their performance improvements across different KPIs as a consecuence of use of self-X AI applications.

Report on the contribution to standardization-initial version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Report about how the selected results of the project will contribute to standardization activities and how the partners will be involved in such activities. Initial version to be provided at month 9

Assessment of collaborative self-X AI solutions performance based on training data-sets (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Assessment of the models according to each specific of use case requirements and foreseen self-X abilities and enable the learning of the models that reflect usual behaviour of the system with the information available in this stage of the project.

Data management plan-initial version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Initial Data Management Plan for the S-X-AIPI project. This plan will ensure that all research data generated during is findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR). It will include a set of guidelines and templates for an apprpriate description of the generated data sets.

Data management plan-final version (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Final Data Management Plan for the S-X-AIPI project. This plan will ensure that all research data generated during is findable, accessible, interoperable and reusable (FAIR). It will include a set of guidelines and templates for an apprpriate description of the generated data sets.

Publikacje

selfX: An open-source R package with autonomic abilities for data mining (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: M Galende; A Corral; A Reñones
Opublikowane w: Open Research Europe, 2024
Wydawca: Open Research Europe
DOI: 10.12688/OPENRESEUROPE.18070.1

Timeseries on IIoT Platforms: Requirements and Survey for Digital Twins in Process Industry (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Nölle, Christoph; Kannisto, Petri
Opublikowane w: 2023
Wydawca: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2310.03761

An AI-Driven User-Centric Framework reinforced by Autonomic Computing: A case study in the Aluminium sector (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Angosto Artigues, Ramon; Coto, Andrea Gregores; Torrez Herrera, Jonathan Josue; Tomás, Fernando Lou; Verardi, Sabrina; Marzano, Mattia Giuseppe; Martínez, Andrea Fernández
Opublikowane w: Proceedings of the 12th International Conference on Human Interaction & Emerging Technologies (IHIET 2024), Numer AHFE (2024) International Conference, vol -1, 2024
Wydawca: AHFE International
DOI: 10.54941/AHFE1005478

Resilient, Adaptive Industrial Self-X AI Pipeline with External AI Services: A Case Study on Electric Steelmaking (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Petri Kannisto; Zeinab Kargar; Gorka Alvarez; Bernd Kleimt; Asier Arteaga
Opublikowane w: Processes, 2024, ISSN 2227-9717
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/PR12122877

A reference architecture to implement Self-X capability in an industrial software architecture (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Walter Quadrini;Francesco Alessandro Cuzzola; Luca Fumagal; Marco Taisch; Gabriele De Luca; Marta Calderaro;Mattia Giuseppe Marzano; Angelo Marguglio
Opublikowane w: Procedia Computer Science, 2024, ISSN 1877-0509
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procs.2024.01.044

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0