Opis projektu
Energooszczędne usługi analizy danych dla systemów SI wykorzystywanych w przemyśle
Sztuczna inteligencja (SI) ma potencjał, który można wykorzystać do osiągnięcia celów Europejskiego Zielonego Ładu. W ramach finansowanego przez UE projektu Green.Dat.AI powstaną innowacyjne energooszczędne usługi analizy danych na dużą skalę, gotowe do wykorzystania w przemysłowych systemach opartych na SI, które zmniejszą wpływ procesów zarządzania danymi na środowisko naturalne. Celem przedsięwzięcia jest zademonstrowanie skuteczności nowych usług analitycznych w takich sektorach jak inteligentne sieci energetyczne, inteligentne rolnictwo i inteligentna produkcja rolno-spożywcza, inteligentna mobilność oraz inteligentna bankowość, jak również w sześciu różnych scenariuszach zastosowań. Co ważne, usługi będą testowane z wykorzystaniem europejskich przestrzeni danych. Projekt Green.Dat.AI przewiduje wykorzystanie dojrzałych rozwiązań – na 5. lub wyższym poziomie gotowości technologicznej (TRL) – opracowanych w ramach niedawno zakończonych projektów finansowanych z programu „Horyzont 2020”. Na tej podstawie powstanie wydajna, masowo rozproszona, otwarta, ekologiczna, przystosowana do SI/FL platforma oraz zwalidowany zestaw narzędzi o dojrzałości rzędu TRL 7 lub TRL 8 do zastosowania w przestrzeniach danych wykorzystujących SI.
Cel
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.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningtransfer learning
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesagriculture
- social scienceseconomics and businesseconomicssustainable economy
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordynator
145 61 Athina
Grecja
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Uczestnicy (19)
185 33 PIRAEUS
Zobacz na mapie
00185 Roma
Zobacz na mapie
Zakończenie uczestnictwa
12 Dublin
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
28760 Tres Cantos Madrid
Zobacz na mapie
731 00 Chania
Zobacz na mapie
9000 Murska Sobota
Zobacz na mapie
46002 Valencia
Zobacz na mapie
2000 Maribor
Zobacz na mapie
28050 Madrid
Zobacz na mapie
Podmiot prawny inny niż podwykonawca, stowarzyszony lub mający inne powiązania prawne z uczestnikiem. Podmiot realizuje prace na podstawie warunków umowy o grant, dostarcza towary lub świadczy usługi związane z działaniem, jednak nie podpisuje umowy o grant. Podmiot zewnętrzny przestrzega zasad i wymogów dotyczących danego uczestnika wynikających z umowy o grant, dotyczących kwalifikowalności kosztów oraz kontroli wydatków.
28010 MADRID
Zobacz na mapie
38106 Braunschweig
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Zakończenie uczestnictwa
4350108 RA ANANA
Zobacz na mapie
4200 465 Porto
Zobacz na mapie
1000 Ljubljana
Zobacz na mapie
2685 039 Sacavem E Prior Velho Lisboa
Zobacz na mapie
1253 Luxembourg
Zobacz na mapie
1000 Ljubljana
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
145 61 KIFISIA
Zobacz na mapie
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
T12 Cork
Zobacz na mapie
Partnerzy (1)
Organizacje partnerskie biorą udział w realizacji działania, jednak nie podpisują umowy o grant.
6300 ZUG
Zobacz na mapie