Descripción del proyecto
Servicios de análisis de datos eficientes en materia de energía destinados a sistemas industriales basados en inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) puede contribuir a los objetivos del Pacto Verde Europeo. El equipo del proyecto Green.Dat.AI financiado con fondos europeos, desarrollará servicios innovadores de análisis de datos a gran escala y eficientes en materia de energía, que podrán utilizarse en sistemas industriales basados en IA y reducirán el impacto ambiental de los procesos de gestión de datos. El proyecto demostrará la eficacia de los nuevos servicios de análisis en los sectores de la energía inteligente, la agricultura y la agroalimentación inteligentes, la movilidad inteligente y la banca inteligente, así como en seis escenarios de aplicación diferentes, en los que se aprovechará el uso de los espacios de datos europeos. En Green.Dat.AI se prevé aprovechar las soluciones maduras —nivel de preparación tecnológica (TRL, por sus siglas en inglés) 5 o superior— ya desarrolladas en proyectos recientes de Horizonte 2020 y ofrecer una plataforma ecológica, eficiente, distribuida masivamente, de código abierto y preparada para la IA y el aprendizaje de características, así como un conjunto de herramientas con TRL7/8 validado para la comercialización destinado a espacios de datos aptos para la IA.
Objetivo
GREEN.DAT.AI aims to channel the potential of AI towards the goals of the European Green Deal, by developing novel Energy-Efficient Large-Scale Data Analytics Services, ready-to-use in industrial AI-based systems, while reducing the environmental impact of data management processes.
GREEN.DAT.AI will demonstrate the efficiencies of the new analytics services in four industries (Smart Energy, Smart Agriculture/Agri-food, Smart Mobility, Smart Banking) and six different application scenarios, leveraging the use of European Data Spaces. The ambition is to exploit mature (TRL5 or higher) solutions already developed in recent H2020 projects and deliver an efficient, massively distributed, open-source, green, AI/FL - ready platform, and a validated go-to-market TRL7/8 Toolbox for AI-ready Data Spaces. The services will cover AI-enabled data enrichment, Incentive mechanisms for Data Sharing, Synthetic Data Generation, Large-scale learning at the Edge/Fog, Federated & Auto ML at the edge/fog, Explainable AI/Feature Learning with Privacy Preservation, Federated & Automatic Transfer Learning, Adaptive FL for Digital Twin Applications, Automated IoT event-based change detection/forecasting.
The GREEN.DAT.AI Consortium consists of a multidisciplinary group of 17 partners from 10 different countries (and one associated party), well balanced in terms of expertise. The vast majority of partners already have key roles in a number of projects funded under the Big Data PPP (ICT-16-2017) topic, namely BigDataStack, CLASS, Track & Know, and I-BiDaaS and are serving as active members of the BDVA/DAIRO Association, FIWARE, AIOTI, and ETSI. In addition, partners come from a variety of sectors, such as banking, mobility, energy, and agriculture, constituting a representative workforce of their respective domains, which will contribute to industry adoption and stimulate uptake in other sectors as well.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
145 61 Athina
Grecia
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Participantes (19)
185 33 PIRAEUS
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00185 Roma
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La participación finalizó
12 Dublin
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
28037 MADRID
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731 00 Chania
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9000 Murska Sobota
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46002 Valencia
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2000 Maribor
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28050 Madrid
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Entidad jurídica distinta de un subcontratista que está afiliada o vinculada jurídicamente con un participante. Dicha entidad lleva a cabo su trabajo en las condiciones establecidas en el acuerdo de subvención, proporciona bienes o presta servicios para la acción, pero no firma dicho acuerdo. El tercero acata las normas aplicables a su participante en virtud del acuerdo de subvención en lo que respecta a la subvencionalidad de los costes y el control de los gastos.
28010 MADRID
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38106 Braunschweig
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
La participación finalizó
4350108 RA ANANA
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4200 465 Porto
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1000 Ljubljana
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2685 039 Sacavem E Prior Velho Lisboa
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1253 Luxembourg
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1000 Ljubljana
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
145 61 KIFISIA
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
T12 Cork
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Socios (1)
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
6300 ZUG
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