Descrizione del progetto
Servizi di analisi dei dati ad alta efficienza energetica per sistemi industriali basati sull’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) possiede le potenzialità per contribuire agli obiettivi del Green Deal europeo. Il progetto Green.Dat.AI finanziato dall’UE, svilupperà servizi innovativi di analisi dei dati su larga scala ad alta efficienza energetica, pronti per essere utilizzati nei sistemi industriali basati sull’intelligenza artificiale, riducendo l’impatto ambientale dei processi di gestione dei dati. Il progetto dimostrerà l’efficienza dei nuovi servizi di analisi nei settori dell’energia intelligente, dell’agricoltura/agroalimentare intelligente, della mobilità intelligente e delle banche intelligenti, nonché in sei diversi scenari applicativi, sfruttando l’uso degli spazi dati europei. Green.Dat.AI prevede di sfruttare soluzioni mature (livello di maturità tecnologica TRL 5 o superiore) già sviluppate in recenti progetti di Orizzonte 2020 e di fornire una piattaforma efficiente, massicciamente distribuita, open-source, verde e predisposta per l’IA/apprendimento federato (FL, federated learning), nonché un set di strumenti convalidato e pronto per essere commercializzato, con livello TRL7/8, per spazi di dati predisposti per l’IA.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazioneinternetinternet degli oggetti
- scienze agricoleagricoltura, silvicoltura e pescaagricoltura
- scienze socialieconomia e commercioeconomia e gestione aziendaleoccupazione
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Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2021-DATA-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinatore
145 61 Athina
Grecia
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Partecipanti (19)
185 33 PIRAEUS
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00185 Roma
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Partecipazione conclusa
12 Dublin
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
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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Soggetto giuridico diverso da un subappaltatore che è affiliato o legalmente collegato a un partecipante. Il soggetto svolge le attività secondo le condizioni stabilite nell’accordo di sovvenzione, fornisce beni o servizi per l’azione, ma non ha sottoscritto l’accordo di sovvenzione. Una terza parte rispetta le regole applicabili al suo partecipante correlato ai sensi dell’accordo di sovvenzione per quanto riguarda l’ammissibilità dei costi e il controllo delle spese.
28010 MADRID
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38106 Braunschweig
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
Partecipazione conclusa
4321545 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’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
145 61 KIFISIA
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
T12 Cork
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Partner (1)
Le organizzazioni partner contribuiscono all’attuazione dell’azione, ma non sottoscrivono l’accordo di sovvenzione.
6300 ZUG
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