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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine Learning for Autonomic System Operation in the Heterogeneous Edge-Cloud Continuum

Descripción del proyecto

Superación de los límites tecnológicos de los sistemas autónomos mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático

La computación periférica y en nube son necesarias en el continuo informático para garantizar que las aplicaciones y los datos se gestionan de forma eficiente. La soberanía de los datos de Europa y la consecución de los objetivos de sostenibilidad dependen de la computación en nube y periférica como facilitadores tecnológicos fundamentales. Teniendo esto en cuenta, el equipo del proyecto MLSysOps financiado con fondos europeos, diseñará y aplicará un marco para la gestión autónoma de sistemas de extremo a extremo en el continuo nube-borde-internet de las cosas basado en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se espera que este marco mejore significativamente la eficiencia en la gestión de recursos cruciales y las estrategias de adaptación. En el proyecto se pondrá a prueba su marco en bancos de pruebas reales en los ámbitos de las ciudades y la agricultura inteligentes.

Objetivo

MLSysOps will achieve substantial research contributions in the realm of AI-based system adaptation across the cloud-edge continuum by introducing advanced methods and tools to enable optimal system management and application deployment. MLSysOps will design, implement and evaluate a complete framework for autonomic end-to-end system management across the full cloud-edge continuum. MLSysOps will employ a hierarchical agent-based AI architecture to interface with the underlying resource management and application deployment/orchestration mechanisms of the continuum. Adaptivity will be achieved through continual ML model learning in conjunction with intelligent retraining concurrently to application execution, while openness and extensibility will be supported through explainable ML methods and an API for pluggable ML models. Flexible/efficient application execution on heterogeneous infrastructures and nodes will be enabled through innovative portable container-based technology. Energy efficiency, performance, low latency, efficient, resilient and trusted tier-less storage, cross-layer orchestration including resource-constrained devices, resilience to imperfections of physical networks, trust and security, are key elements of MLSysOps addressed using ML models. The framework architecture disassociates management from control and seamlessly interfaces with popular control frameworks for different layers of the continuum. The framework will be evaluated using research testbeds as well as two real-world application-specific testbeds in the domain of smart cities and smart agriculture, which will also be used to collect the system-level data necessary to train and validate the ML models, while realistic system simulators will be used to conduct scale-out experiments. The MLSysOps consortium is a balanced blend of academic/research and industry/SME partners, bringing together the necessary scientific and technological skills to ensure successful implementation and impact.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-CL4-2022-DATA-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

PANEPISTIMIO THESSALIAS
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 690 670,74
Dirección
ARGONAFTON FILELLINON
38 221 VOLOS
Grecia

Ver en el mapa

Región
Κεντρική Ελλάδα Θεσσαλία Μαγνησία
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 690 670,75

Participantes (11)

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