Description du projet
L’exploitation des données Copernicus pour accélérer le marché de l’observation de la Terre dans l’UE
Malgré le succès des données Copernicus, le marché européen de l’observation de la Terre ne représente qu’un tiers de celui de l’Amérique du Nord. Toutefois, les projections indiquent qu’il doublera au cours de la prochaine décennie, sous l’impulsion de secteurs tels que l’assurance et l’agriculture de précision. Cependant, trois défis majeurs entravent sa croissance: l’analyse des données en temps opportun, l’identification des données et la durabilité. Le projet DaFab, financé par l’UE, s’attaque à ces défis en matière d’utilisation des données Copernicus. Tout d’abord, il se concentre sur l’analyse en temps opportun via l’IA et l’informatique fédérée. Deuxièmement, il s’attaque aux problèmes de volume et d’accessibilité des données grâce aux techniques du web sémantique et aux catalogues de métadonnées. Enfin, il garantit la durabilité des sous-produits de l’analyse grâce à l’informatique en nuage. En relevant ces défis, DaFab vise à libérer tout le potentiel des données issues de Copernicus.
Objectif
Despite the success of Copernicus data, the European Earth Observation (EO) data market is only one-third of the size of the North American market. However, the market is expected to double over the next decade. Various sectors, such as insurance, food safety, environmental monitoring, and precision agriculture, are anticipated to capture most of the growth. In this context, DaFab has identified three primary challenges that must be addressed to leverage the full potential of Copernicus' information. Firstly, the timely analysis of EO data is critical for decision-makers to make informed decisions. To address this challenge, DaFab invests in novel hardware techniques dedicated to AI and federated computing techniques, which are capable of handling large high-resolution datasets and can enable real-time applications. Secondly, the massive amounts of Copernicus data make it challenging to identify the most relevant datasets for specific purposes, and the siloed nature of EO data further compounds this problem. To address this challenge, DaFab invests in semantic web techniques and public metadata catalogs to enable searching Copernicus images by features and relationships. Finally, the sustainability of analysis by-products is critical for efficient data management. To address this challenge, DaFab invests in cloud-computing techniques and public metadata catalogs, providing a unified solution for searching both raw Copernicus and by-products by features and relationships. By addressing these challenges, DaFab aims to unlock the full potential of Copernicus data and drive growth in the European EO data market.
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. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
92360 Meudon La Foret
France