Description du projet
Le futur de l’informatique distribuée
La demande de traitement des données a explosé dans l’informatique moderne. Les infrastructures traditionnelles peinent toutefois à répondre aux exigences intensives de diverses applications, qui vont des simulations complexes à l’analyse en temps réel. La nature hétérogène des ressources informatiques dans les domaines du cloud, de la périphérie et de l’IdO, chacun présentant des défis et des opportunités uniques, complique encore les choses. Dans ce contexte, le projet HYPER-AI, financé par l’UE, entend redéfinir le traitement des données en exploitant l’informatique distribuée en essaim. Il s’agit de réseaux autonomes de nœuds interconnectés qui s’adaptent dynamiquement et optimisent les ressources tout au long du continuum informatique. En appliquant des principes de représentation sémantique et d’autonomie, HYPER-AI inaugure de meilleures capacités d’autoconfiguration, d’autoréparation et d’auto-optimisation.
Objectif
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.
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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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2023-DATA-01
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
57001 Thermi Thessaloniki
Grèce