Projektbeschreibung
Die Zukunft des verteilten Rechnens meistern
Die Nachfrage nach Effizienz ist in der modernen Datenverarbeitung sprunghaft angestiegen. Bei herkömmlichen Infrastrukturen treten jedoch Schwierigkeiten auf, den intensiven Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht zu werden, von komplexen Simulationen bis hin zu Echtzeit-Analysen. Erschwerend kommt hinzu, dass die Rechenressourcen in den Bereichen Cloud, Edge und Internet der Dinge (IoT) sehr unterschiedlich sind und jeweils eigene Herausforderungen und Möglichkeiten bieten. Ziel des EU-finanzierten Projekts HYPER-AI ist es in diesem Zusammenhang, die Datenverarbeitung durch die Nutzung verteilter Computerschwärme neu zu definieren. Dabei handelt es sich um autonome Netze miteinander verbundener Knoten, die sich dynamisch anpassen und die Ressourcen im gesamten Rechenkontinuum optimieren. Durch die Umsetzung semantischer Repräsentation und autonomer Prinzipien verspricht HYPER-AI bessere Fähigkeiten zur Selbstkonfiguration, Selbstheilung und Selbstoptimierung.
Ziel
In HYPER-AI, we work with smart virtual computing entities (nodes) that come from a variety of infrastructures that span all three of the so-called computing continuum's layers: the Cloud, the Edge, and IoT.
It focuses on intensive data-processing applications that present the potential to improve their footprint when hyper-distributed in an optimized manner. In order to give targeted applications access to computational, storage, or network services, HYPER-AI implements the idea of computing swarms as autonomous, self-organized, and opportunistic networks of smart nodes. These networks may offer a diverse and heterogeneous set of resources processing, storage, data, communication) at all levels and have the ability to dynamically connect, interact, and cooperate.
HYPER-AI proposes semantic representation concepts to enable heterogeneous resources’ abstraction in a homogeneous way, under a common annotation (computing node), across the whole range of network infrastructures. The main orchestration and control concept of HYPER-AI is inspired by autonomic systems (self-CHOP principles) which employ swarmed computing schemes. Its objective is to make smart multi-node (swarm) deployment scenario design, execution, and monitoring easier, through appropriate AIs for self-configuration (nodes assigned resources), self-healing (swarmed nodes lifecycle), self-optimizing (exploiting built-in situation awareness mechanisms) and self-protecting (intrusion detection, privacy, security, encryption and identity management) at application runtime. In order to support dynamic and data-driven application workflows, HYPER-AI suggests the flexible integration of resources at the edge, the core cloud, and along the big data processing and communication channel, enabling their energy, time and cost-efficient execution. Finally, distributed ledger concepts for security, privacy, and encryption as well as AI-based intrusion detection are also considered.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-CL4-2023-DATA-01
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Griechenland