Description du projet
La recette pour protéger les consommateurs du champ à la fourchette comprend des données
La sécurité alimentaire représente une priorité absolue en Europe. L’exploration, l’agrégation et l’analyse des données sont essentielles pour relever les défis scientifiques, économiques et sociétaux liés à la sécurité alimentaire. Le projet EFRA, financé par l’UE, développera et testera des solutions visant à découvrir des données sur les risques alimentaires à partir de sources de données hétérogènes et dispersées/rares, en un minimum de temps et dans un format approprié. Il définira également des aspects humains pertinents et des interactions avec les utilisateurs afin de mesurer l’utilité de ces solutions pour les actions de prévention des risques humains dans des cas d’utilisation réels. L’intégration des mégadonnées, de l’IdO et de l’IA permet de favoriser les liens avec les communautés d’innovateurs spécialisés dans les données alimentaires. Afin d’atteindre ces objectifs, EFRA concevra, testera et déploiera des outils et mènera des initiatives appropriées pour faciliter leur adoption, susciter un retour d’information et faire participer les parties prenantes.
Objectif
EFRA will explore how extreme data mining, aggregation and analytics may address major scientific, economic and societal challenges associated with the safety and quality of the food that European consumers eat. EFRA’s goals are: i) develop and test solutions to discover and distil food risk data from heterogeneous and dispersed/scarce data sources with minimal delay and appropriate format; ii) design relevant human aspects & interactions with users to measure usefulness for human risk prevention actions in real-world use-cases iii) demonstrate how solutions enable the development of trustworthy, accurate, green and fair AI systems for food risk prevention iv) achieve groundbreaking advances in performance and effectiveness of food risk data discovery, collection, mining, filtering, and processing; v) integrate relevant technologies (big data, IoT, AI) to foster links to food data innovator communities vi) position its contributions into the overall ecosystem of public & private stakeholders that share data, technology and infrastructure to ensure the safety and quality of food in Europe. To achieve these goals, EFRA will design, test, and deploy tools and undertake appropriate initiatives to facilitate their uptake, elicit feedback, and engage stakeholders. The EFRA tools are: (i) EFRA Data Hub, offering intelligent crawlers and data annotation & linking modules to search, mine, process, annotate, and link dispersed, multilingual, heterogeneous, and deep/hidden food safety data sources (ii) EFRA Analytics Powerhouse: offering modules running over a green cloud HPC that distil useful insights & signals from the EFRA Data Hub to train privacy-preserving, explainable, green food risk prediction AI models (iii) EFRA Data & Analytics Marketplace: A front-facing user-friendly web app that allows interested users to discover, purchase/use, and contribute data, AI models, and analytics modules, creating an economy where data holders and data consumers engage and trade.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- social scienceseconomics and businessbusiness and managementinnovation management
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata mining
- engineering and technologyother engineering and technologiesfood technologyfood safety
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
15126 Marousi
Grèce
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.