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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Spatio-TEmporal Linked data tools for the AgRi-food data space

Projektbeschreibung

Innovative Datenmanagementinstrumente für den Datenraum des Agrar- und Ernährungssektors

Die Europäische Datenstrategie nennt neun Datenräume von strategischer gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Bedeutung, wozu auch der Datenraum des Agrar- und Ernährungssektors zählt. Das EU-finanzierte Projekt STELAR wird ein innovatives Wissenssee-Managementsystem (Knowledge Lake Management System, KLMS) entwerfen, entwickeln, bewerten und vorstellen, um einen umfassenden Ansatz für FAIR- und KI-fähige Daten zu unterstützen und zu vereinfachen sowie diesen anhand von Pilotdemonstrationen im Datenraum des Agrar- und Ernährungssektors zu erproben. Dank dieses Wissenssee-Managementsystems wird die halbautomatische Umwandlung eines Rohdatensees in einen Wissenssee möglich, indem der Datensee um eine Wissensschicht erweitert und eine Reihe von Datenverwaltungsinstrumenten und -abläufen entwickelt und integriert wird. Die Wissenssee-Managementsystem-Werkzeuge werden Geo-, Zeit- und Textdaten unterstützen sowie innovative Funktionen für Datenermittlung, -integration und -annotation bieten.

Ziel

STELAR will design, develop, evaluate, and showcase an innovative Knowledge Lake Management System (KLMS) to support and facilitate a holistic approach for FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) and AI-ready (high-quality, reliably labeled) data. The STELAR KLMS will allow to (semi-)automatically turn a raw data lake into a knowledge lake. This is achieved by (1) enhancing the data lake with a knowledge layer, and (2) developing and integrating a set of data management tools and workflows. The knowledge layer will comprise: (a) a data catalog offering automatically enhanced metadata for the raw data assets in the lake, and (b) a knowledge graph that semantically describes and interlinks these data assets using suitable domain ontologies and vocabularies. The provided tools and workflows will offer novel functionalities for: (a) data discovery and quality management; (b) data linking and alignment; and (c) data annotation and synthetic data generation. The KLMS will combine both human-in-the-loop and automatic approaches, to leverage background knowledge of domain experts while minimizing their involvement. To reduce manual effort and time, it will increase the automation of finding and selecting relevant data sources, configuring, and tuning the involved data management tools, and designing, executing, and monitoring end-to-end data processing workflows adapted to different user needs. The KLMS will include specialized tools and functions for geospatial, temporal, and textual data. An organization, ranging from a data-intensive SME to the operator of a data marketplace, will be able to use the STELAR KLMS to increase the readiness of its data assets for use in AI applications and for being shared and exchanged within a common data space. The STELAR KLMS will be pilot tested in diverse, real-world use cases in the agrifood data space, one of the nine data spaces of strategic societal and economic importance identified in the European Strategy for Data.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-CL4-2021-DATA-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 948 125,00
Adresse
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 Maroussi
Griechenland

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Region
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 948 125,00

Beteiligte (8)

Mein Booklet 0 0