Description du projet
Ouvrir la voie à une meilleure utilisation des données de mobilité
Les villes sont inondées de téraoctets de données sur la mobilité, notamment des informations sur les voitures, les transports publics et la qualité de l’air. Que faire de toutes ces informations? Le projet EMERALDS, financé par l’UE, élaborera une panoplie d’outils pour les données de mobilité, visant à faciliter le traitement et l’analyse des grands flux de données. Cette panoplie d’outils permettra aux parties prenantes de l’écosystème de la mobilité urbaine de collecter et de gérer des données spatio-temporelles omniprésentes présentant un volume, une vitesse et une diversité élevés, et de les analyser aussi bien en ligne qu’hors ligne. Elle sera testée dans les villes pilotes d’Utrecht et de La Haye. Cette panoplie d’outils permettra plus spécifiquement d’importer des données dans des algorithmes réactifs en temps réel et de visualiser les résultats dans des tableaux de bord interactifs.
Objectif
EMERALDS’s vision is to design, develop and create an urban data-oriented Mobility Analytics as a Service (MAaaS) toolset, consisting of the so-called ‘emeralds’ services, compiled in a proof-of-concept prototype, capable of exploiting the untapped potential of extreme urban mobility data. The toolset will enable the stakeholders of the urban mobility ecosystem to collect and manage ubiquitous spatio-temporal data of high-volume, high-velocity and of high-variety, analyse them both in online and offline settings, import them to real-time responsive AI/ML algorithms and visualize results in interactive dashboards, whilst implementing privacy preservation techniques at all data modalities and at all levels of its architecture. The toolset will offer advanced capabilities in data mining (searching and processing) of large amounts and varieties of urban mobility data and its efficiency will be assessed, validated and demonstrated in three TRL5 pilot use cases (by following a co-development approach with mobility and city stakeholders to improve decision making in urban smart city environments), and deployed/showcased in two early adopters’ data-driven TRL6 applications (by integrating the new services to existing systems to improve commercial offerings).
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
145 61 Athina
Grèce
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Participants (16)
1210 Wien
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56124 Pisa
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
56124 Pisa
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
185 33 PIRAEUS
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28037 MADRID
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1050 Bruxelles / Brussel
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76131 Karlsruhe
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731 00 Chania
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1050 Riga
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
41012 Sevilla
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2628 CN Delft
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2805 TD Gouda
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12 Dublin
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5223AL 'S-Hertogenbosch
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00161 Roma
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145 61 KIFISIA
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Partenaires (5)
Les organisations partenaires contribuent à la mise en œuvre de l’action, mais ne signent pas la convention de subvention.
1067 Riga
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YO1 9QN York
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Participation terminée
3521 AZ Utrecht
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2511 BT Den Haag
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3011 AD Rotterdam
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