Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Energy-efficient AI-ready Data Spaces

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Stakeholder Engagement and Dissemination Plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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.

Publikacje

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

Autorzy: Ben Capper
Opublikowane w: Red Hat Research Quarterly (Q3 25), 2025
Wydawca: Red Hat Research

AI-ready Data Products

Autorzy: 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
Opublikowane w: BDVA Publications, 2025
Wydawca: BDVA

Connecting Data Spaces, a practical approach using the Sovity Connector (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Panos Protopapas, Despina Brasinika, Ioanna Fergadiotou, Yaroslav Yavornytskyi, Martin Wagner, Arturo Medela
Opublikowane w: 2025
Wydawca: Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.18030959

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

Autorzy: Ioanna Fergadioou
Wydawca: Innovation News Network

Fingerprinting the Shadows: Unmasking Malicious Servers with Machine Learning-Powered TLS Analysis (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Andreas Theofanous, Eva Papadogiannaki, Alexander Shevtsov, Sotiris Ioannidis
Opublikowane w: Proceedings of the ACM Web Conference 2024, 2024
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3589334.3645719

Dataset2Graph: A GNN-based Methodology for AutoML for Clustering

Autorzy: E. Dilmperis, Y. Poulakis, D. Petratos, C. Doulkeridis
Opublikowane w: 9th Workshop of Data Management for End-to-End Machine Learning (DEEM’25)
Wydawca: DEEM

Geolet: An Interpretable Model for Trajectory Classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

An AutoML Approach for Bike Demand Forecasting and Redistribution (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

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

Autorzy: Panagiotis Tampakis, Nikos Pelekis
Opublikowane w: ISSN 1613-0073
Wydawca: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

Interpretable Data Partitioning Through Tree-Based Clustering Methods (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

A Protocol for Continual Explanation of SHAP (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Andrea Cossu, Francesco Spinnato, Riccardo Guidotti, Davide Bacciu
Opublikowane w: ESANN 2023 proceesdings, 2023
Wydawca: Ciaco - i6doc.com
DOI: 10.14428/ESANN/2023.ES2023-41

PyClust: Building Meta-learning Repositories for Clustering

Autorzy: Y. Poulakis, D. Petratos, C. Doulkeridis
Opublikowane w: 2025
Wydawca: 25th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'25)

FAIRness in Dataspaces: The Role of Semantics for Data Management

Autorzy: Marco Hauff, Lina Molinas Comet, Paul Moosmann, Christoph Lange, Ioannis Chrysakis, Johannes Theissen-Lipp
Opublikowane w: ISSN 1613-0073
Wydawca: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

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

Autorzy: Cristiano Landi, Riccardo Guidotti
Opublikowane w: ISSN 1613-0073
Wydawca: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

Electric Vehicle Charging Load Forecasting: An Experimental Comparison of Machine Learning Methods (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Iason Kyriakopoulos, Yannis Theodoridis
Opublikowane w: 2025, ISSN 1112-3455
Wydawca: arXiv
DOI: 10.48550/ARXIV.2512.17257

Path-based traffic flow prediction

Autorzy: Efstratios Karkanis, Nikos Pelekis, Eva Chondrodima, Yannis Theodoridis
Opublikowane w: ISSN 1613-0073
Wydawca: CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org)

High-resolution spatiotemporal assessment of solar potential from remote sensing data using deep learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mitja Žalik, Domen Mongus, Niko Lukač
Opublikowane w: Renewable Energy, ISSN 1879-0682
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/J.RENENE.2023.119868

A Survey on AutoML Methods and Systems for Clustering (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Yannis Poulakis, Christos Doulkeridis, Dimosthenis Kyriazis
Opublikowane w: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, ISSN 1556-4681
Wydawca: 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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Mirco Nanni, Omid Isfahani Alamdari, Agnese Bonavita, Paolo Cintia
Opublikowane w: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, ISSN 1558-0016
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/TITS.2023.3

Multi-Partner Project: Green.Dat.AI: A Data Spaces Architecture for Enhancing Green AI Services (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: 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
Opublikowane w: 2025 Design, Automation & Test in Europe Conference (DATE), 2025, ISSN 1530-1591
Wydawca: IEEE
DOI: 10.23919/DATE64628.2025.10992729

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0