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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Energy-efficient AI-ready Data Spaces

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Stakeholder Engagement and Dissemination Plan (öffnet in neuem Fenster)

Document registering the key activities per target group, pertaining to maximizing the dissemination of GREEN.DAT.AI outcomes during and after the project’s lifecycle.

Pilots' Scoping Document (öffnet in neuem Fenster)

Report outlining the demonstrators’ implementation plans, milestones. The report will identify key stakeholders for the testing/validation phase and include the User Acceptance test templates.

Use Case Requirements, KPIs & Reference Architecture (öffnet in neuem Fenster)

Report consolidating results of work carries out in WP1 tasks T1.1 - T1.4. More specifically, it sets out the business & technical requirements, specifies the overall solution architecture based on the outputs of the activities in T1.2 and T1.3, and lays out the testing framework for all the pilots.

First Version of Energy-Efficient Large-Scale Data Analytics Services (öffnet in neuem Fenster)

D3.1 presents the first iteration of the work employed towards the design and development of nine different services that aspire to provide energy-efficient large-scale data analytics. The software library and report 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.

Data Management infrastructure and tools to support Dynamic Ecosystems (öffnet in neuem Fenster)

D2.1 showcases the design and development of the BDA infrastructure including the Federated Data Sovereignty services and the plan for data pipelines management and continuous integration. It also delivers the visualisation tools needed for the pilots, the workflow management engine required to schedule distributed analytics pipelines, and, finally, wrappers that secure computations & sensitive data at the edge/fog/cloud. A report will detail or the platform components, their interfaces, and data pipelines management mechanisms. The deliverable will include the first prototype of the visualisation workbench, interfaces, distributed analytics services, workflow management engine, and the wrappers for Securing Computations and Sensitive Data at the Edge/Fog/Cloud.

Veröffentlichungen

GREEN.DAT.AI: an energy-efficient, AI-ready data space

Autoren: Ben Capper
Veröffentlicht in: Red Hat Research Quarterly (Q3 25), 2025
Herausgeber: Red Hat Research

AI-ready Data Products

Autoren: Pezuela Robles, C. M., De Majo, C., Alonso, D., Curry, E., Simperl, E., Laatikainen, G., Fidan, G., Chrysakis, I., Giner Miguelez, J., Aas, K., Majithia, N., Plebani, P., & Carey-Wilson, T. (2025, December). AI-ready data products. Big Data Value Associat
Veröffentlicht in: BDVA Publications, 2025
Herausgeber: BDVA

Connecting Data Spaces, a practical approach using the Sovity Connector (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Panos Protopapas, Despina Brasinika, Ioanna Fergadiotou, Yaroslav Yavornytskyi, Martin Wagner, Arturo Medela
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.18030959

GREEN.DAT.AI: Enabling energy-efficient AI services

Autoren: Ioanna Fergadioou
Herausgeber: Innovation News Network

Fingerprinting the Shadows: Unmasking Malicious Servers with Machine Learning-Powered TLS Analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andreas Theofanous, Eva Papadogiannaki, Alexander Shevtsov, Sotiris Ioannidis
Veröffentlicht in: Proceedings of the ACM Web Conference 2024, 2024
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3589334.3645719

Dataset2Graph: A GNN-based Methodology for AutoML for Clustering

Autoren: E. Dilmperis, Y. Poulakis, D. Petratos, C. Doulkeridis
Veröffentlicht in: 9th Workshop of Data Management for End-to-End Machine Learning (DEEM’25)
Herausgeber: DEEM

Geolet: An Interpretable Model for Trajectory Classification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Cristiano Landi, Francesco Spinnato, Riccardo Guidotti, Anna Monreale, Mirco Nanni
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Advances in Intelligent Data Analysis XXI, 2024
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-30047-9_19

An AutoML Approach for Bike Demand Forecasting and Redistribution (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dimitris Petratos, Yannis Poulakis, Irene Gimenez Pedralba, Cristina Aragon Garcia, Christos Doulkeridis
Veröffentlicht in: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, Intelligent Transport Systems, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-86370-7_9

Pythia: Distributed Pattern-based Future Location Prediction of Moving Objects

Autoren: Panagiotis Tampakis, Nikos Pelekis
Veröffentlicht in: ISSN 1613-0073
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

Interpretable Data Partitioning Through Tree-Based Clustering Methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Riccardo Guidotti, Cristiano Landi, Andrea Beretta, Daniele Fadda, Mirco Nanni
Veröffentlicht in: ISSN 2193-1801
Herausgeber: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1007/978-3-031-45275-8_33

A Protocol for Continual Explanation of SHAP (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Andrea Cossu, Francesco Spinnato, Riccardo Guidotti, Davide Bacciu
Veröffentlicht in: ESANN 2023 proceesdings, 2023
Herausgeber: Ciaco - i6doc.com
DOI: 10.14428/ESANN/2023.ES2023-41

PyClust: Building Meta-learning Repositories for Clustering

Autoren: Y. Poulakis, D. Petratos, C. Doulkeridis
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: 25th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'25)

FAIRness in Dataspaces: The Role of Semantics for Data Management

Autoren: Marco Hauff, Lina Molinas Comet, Paul Moosmann, Christoph Lange, Ioannis Chrysakis, Johannes Theissen-Lipp
Veröffentlicht in: ISSN 1613-0073
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

A Shape-Based Map Matching Approach for Geographic Transferability of Discriminative Subtrajectories

Autoren: Cristiano Landi, Riccardo Guidotti
Veröffentlicht in: ISSN 1613-0073
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

Electric Vehicle Charging Load Forecasting: An Experimental Comparison of Machine Learning Methods (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Iason Kyriakopoulos, Yannis Theodoridis
Veröffentlicht in: 2025, ISSN 1112-3455
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2512.17257

Path-based traffic flow prediction

Autoren: Efstratios Karkanis, Nikos Pelekis, Eva Chondrodima, Yannis Theodoridis
Veröffentlicht in: ISSN 1613-0073
Herausgeber: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

High-resolution spatiotemporal assessment of solar potential from remote sensing data using deep learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mitja Žalik, Domen Mongus, Niko Lukač
Veröffentlicht in: Renewable Energy, ISSN 1879-0682
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/J.RENENE.2023.119868

A Survey on AutoML Methods and Systems for Clustering (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Yannis Poulakis, Christos Doulkeridis, Dimosthenis Kyriazis
Veröffentlicht in: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, ISSN 1556-4681
Herausgeber: Association for Computing Machinery
DOI: 10.1145/3643564

From Fossil Fuel to Electricity: Studying the Impact of EVs on the Daily Mobility Life of Users (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mirco Nanni, Omid Isfahani Alamdari, Agnese Bonavita, Paolo Cintia
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, ISSN 1558-0016
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/TITS.2023.3

Multi-Partner Project: Green.Dat.AI: A Data Spaces Architecture for Enhancing Green AI Services (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Ioannis Chrysakis, Evangelos Agorogiannis, Nikoleta Tsampanaki, Michalis Vourtzoumis, Eva Chondrodima, Yannis Theodoridis, Domen Mongus, Ben Capper, Martin Wagner, Aris Sotiropoulos, Fábio André Coelho, Cláudia Vanessa Brito, Panos Protopapas, Despina Brasinika, Ioanna Fergadiotou, Christos Doulkeridis
Veröffentlicht in: 2025 Design, Automation & Test in Europe Conference (DATE), 2025, ISSN 1530-1591
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.23919/DATE64628.2025.10992729

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