Projektbeschreibung
Ein neues Rahmenwerk für experimentell betriebene Analytik
Extreme Datencharakteristika stellen für die fortgeschrittene datengesteuerte Analytik und die Entscheidungsfindung in kritischen Bereichen wie Krisenmanagement, vorausschauende Instandhaltung, Mobilität, öffentliche Sicherheit und Cybersicherheit eine Herausforderung dar. Datengestützte Erkenntnisse müssen zeitnah, genau, präzise, zweckmäßig und zuverlässig sein sowie die Absichten und Präferenzen der Nutzenden berücksichtigen und daraus lernen. Das EU-finanzierte Projekt ExtremeXP wird ein Entscheidungshilferahmenwerk der nächsten Generation schaffen, das neuartige Forschungsergebnisse aus den Bereichen Big Data Management, maschinelles Lernen, visuelle Analytik, erklärbare künstliche Intelligenz (KΙ), dezentrales Vertrauen und Wissensmodellierung einbezieht. Ziel des Rahmens ist, die Eigenschaften komplexer Analyseprozesse (z. B. Genauigkeit, Zeit bis zur Antwort, Spezifität, Rückruf, Präzision, Ressourcenverbrauch) zu optimieren, indem verschiedene Nutzungsprofile mit Berechnungsvarianten verknüpft werden, um damit einen menschenzentrierten, auf Experimenten beruhenden Ansatz für KI und komplexe Analysen zu fördern. Im Rahmen des Projekts werden fünf Pilotdemonstrationen durchgeführt.
Ziel
Extreme data characteristics (volume, speed, heterogeneity, distribution, diverse quality, etc.) challenge the state-of-the-art data-driven analytics and decision-making approaches in many critical domains such as crisis management, predictive maintenance, mobility, public safety, and cyber-security. At the same time, data-driven insights need to be extremely timely, accurate, precise, fit-for-purpose, and trustworthy, so that they can be useful. ExtremeXP will handle the complexity of matching extreme needs with complex analytics processes (i.e. processes that involve and combine ML, data analysis, simulation and visualization components) by placing the end user at the centre of complex analytics processes and relying on user intents and running experiments (i.e. trial and error) to prune the vast solution space of possible analytics workflows and configurations i.e. “variants”. Its main goal is to create a next generation decision support system that integrates novel research results from the domains of data integration, machine learning, visual analytics, explainable AI, decentralised trust, knowledge engineering, and model-driven engineering into a common framework. The overarching idea of the framework is to optimise the properties of a complex analytics process that the end user cares about (e.g. accuracy, time-to-answer, specificity, recall, precision, resource consumption) by associating user profiles to computation variants. The framework is envisioned as modular and extensible, orchestrating different services around an Experimentation Engine: Analysis-aware Data Integration, Extreme Data & Knowledge Management, User-driven AutoML, Transparent & Interactive Decision Making, and User-driven Optimization of Complex Analytics. The framework will be validated in five pilot demonstrators.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- natural sciencescomputer and information sciencesknowledge engineering
- social sciencessociologygovernancecrisis management
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencescomputer and information sciencescomputer security
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
151 25 Maroussi
Griechenland
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Beteiligte (19)
06560 Valbonne
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
78990 Elancourt
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Beteiligung beendet
1081 HV Amsterdam
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06560 Valbonne
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
92350 Le Plessis Robinson
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116 36 Praha 1
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67663 Kaiserslautern
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08034 Barcelona
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106 82 ATHINA
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20870 Elgoibar
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06000 Nice
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19002 Peania
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4042 LIMASSOL
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7034 Trondheim
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2628 CN Delft
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1000 Ljubljana
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08034 Barcelona
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
08034 Barcelona
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1081 HV Amsterdam
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Partner (1)
Partnerorganisationen tragen zur Umsetzung der Aktion bei, unterzeichnen jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung.
BH12 5BB Poole
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