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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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EXPeriment driven and user eXPerience oriented analytics for eXtremely Precise outcomes and decisions

Descripción del proyecto

Un nuevo marco para el análisis basado en la experimentación

Las características extremas de los datos representan un reto para el análisis avanzado basado en datos y la toma de decisiones en ámbitos críticos como la gestión de crisis, el mantenimiento predictivo, la movilidad, la seguridad pública y la ciberseguridad. La información basada en datos debe ser oportuna, exacta, precisa, adecuada a los fines y fiable, tener en cuenta las intenciones y preferencias de los usuarios y aprender de ellas. El equipo del proyecto ExtremeXP, financiado con fondos europeos, creará un marco de apoyo a la toma de decisiones de nueva generación que integra novedosas investigaciones sobre gestión de datos masivos, aprendizaje automático, análisis visual, inteligencia artificial (IA) explicable, confianza descentralizada e ingeniería del conocimiento. El objetivo del marco será optimizar las propiedades de los procesos analíticos complejos (por ejemplo, la exactitud, el tiempo de respuesta, la especificidad, la recuperación, la precisión o el consumo de recursos) asociando distintos perfiles de usuario a variantes de cálculo, promoviendo un enfoque de la IA y los análisis complejos centrado en el ser humano y basado en la experimentación. En el proyecto se llevarán a cabo cinco demostraciones piloto.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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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

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
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.

€ 814 672,00
Dirección
ARTEMIDOS 6 KAI EPIDAVROU
151 25 Maroussi
Grecia

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Región
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Tipo de actividad
Research Organisations
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.

€ 814 672,00

Participantes (19)

Socios (1)

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