Descrizione del progetto
Sbloccare il potenziale dei dati di Copernicus per accelerare il mercato dell’osservazione della Terra nell’UE
Sebbene i dati di Copernicus riscontrino un elevato successo, le dimensioni del mercato europeo dell’osservazione della Terra sono tuttora solo un terzo di quelle del mercato nordamericano. Tuttavia, le proiezioni indicano che nel prossimo decennio questa cifra raddoppierà, trainata da settori come le assicurazioni e l’agricoltura di precisione. Ciononostante, tre sfide di primaria importanza ne ostacolano la crescita: l’analisi tempestiva dei dati, la loro identificazione e la sostenibilità. Il progetto DaFab, finanziato dall’UE, affronta queste problematiche relative all’utilizzo dei dati di Copernicus. Innanzitutto, il progetto si concentra sull’analisi tempestiva attraverso l’intelligenza artificiale e l’informatica federata, quindi affronta i problemi legati al volume e all’accessibilità dei dati mediante tecniche di web semantico e cataloghi di metadati e, infine, garantisce la sostenibilità dei sottoprodotti dell’analisi attraverso il cloud computing. Affrontando queste sfide, DaFab si propone di sbloccare il pieno potenziale dei dati derivati da Copernicus.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Siamo spiacenti… si è verificato un errore inatteso durante l’esecuzione.
È necessario essere autenticati. La sessione potrebbe essere scaduta.
Grazie per il tuo feedback. Riceverai presto un'e-mail di conferma dell'invio. Se hai scelto di ricevere una notifica sullo stato della segnalazione, sarai contattato anche quando lo stato della segnalazione cambierà.
Programma(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EUSPA-2022-SPACE
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA -Coordinatore
92360 Meudon La Foret
Francia