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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationinternetinternet des objets
- sciences agricolesagriculture, sylviculture et pêcheagriculture
- sciences socialeséconomie et affairesentreprise et gestionemploi
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2021-DATA-01
Voir d’autres projets de cet appelRégime de financement
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinateur
145 61 Athina
Grèce
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Participants (19)
185 33 PIRAEUS
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00185 Roma
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Participation terminée
12 Dublin
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
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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Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
28010 MADRID
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38106 Braunschweig
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Participation terminée
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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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
145 61 KIFISIA
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
T12 Cork
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Partenaires (1)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
6300 ZUG
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