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Spatio-TEmporal Linked data tools for the AgRi-food data space

Description du projet

Des outils innovants de gestion de données pour l’espace de données agroalimentaires

La stratégie européenne des données recense neuf espaces de données qui revêtent une importance stratégique sociétale et économique, l’un d’entre étant l’espace agroalimentaire. Le projet STELAR, financé par l’UE, concevra, développera, évaluera et présentera un système innovant de gestion des lacs de connaissances (KLMS) afin d’appuyer et de faciliter une approche globale des données FAIR et prêtes pour l’IA, et le testera dans le cadre de démonstrations pilotes dans l’espace de données agroalimentaires. KLMS permettra la conversion semi-automatique d’un lac de données brutes en un lac de connaissances en dotant le lac de données d’une couche de connaissances et en développant et en intégrant une série d’outils de gestion des données et de flux de travail. Les outils KLMS exploiteront les données géospatiales, temporelles et textuelles et offriront des fonctionnalités innovantes pour la découverte, l’intégration et l’annotation des données.

Objectif

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.

Coordinateur

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Contribution nette de l'UE
€ 948 125,00
Adresse
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 Maroussi
Grèce

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Région
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total
€ 948 125,00

Participants (8)