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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Energy-efficient AI-ready Data Spaces

Description du projet

Des services d’analyse de données économes en énergie pour les systèmes industriels basés sur l’IA

L’intelligence artificielle (IA) peut contribuer à la réalisation des objectifs du pacte vert pour l’Europe. Le projet Green.Dat.AI financé par l’UE, développera des services d’analyse de données à grande échelle innovants et économes en énergie, prêts à être utilisés dans des systèmes industriels basés sur l’IA, qui réduiront l’impact environnemental des processus de gestion des données. Le projet démontrera l’efficacité des nouveaux services d’analyse dans les secteurs de l’énergie intelligente, de l’agriculture et de l’agroalimentaire intelligents, de la mobilité intelligente et de la banque intelligente, ainsi que dans six scénarios d’application différents, en exploitant l’utilisation des espaces de données européens. Green.Dat.AI envisage d’exploiter des solutions matures, possédant un niveau de maturité technologique (TRL) supérieur ou égal à 5 et déjà développées dans le cadre de récents projets Horizon 2020, et de fournir une plateforme efficace, massivement distribuée, open-source, verte, prête pour l’IA/FL (FL pour «fuzzy logic»), ainsi qu’une boîte à outils TRL 7/8 validée pour la mise sur le marché d’espaces de données prêts pour l’IA.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-IA - HORIZON Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2021-DATA-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INLECOM INNOVATION ASTIKI MI KERDOSKOPIKI ETAIREIA
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 616 591,45
Adresse
TATOIOU 11 KIFISSIA
145 61 Athina
Grèce

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 616 591,45

Participants (19)

Partenaires (1)

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