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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

SemaGrow: Data intensive techniques to boost the real-time performance of global agricultural data infrastructures

Description du projet


Intelligent Information Management

As the trend to open up data and provide them freely on the Internet intensifies, the opportunities to create added value by combining and cross-indexing heterogeneous data at a large scale increase. To seize them, we need infrastructure that is not only efficient, real-time responsive and scalable but is also flexible and robust enough to welcome data in any schema and form and to transparently relegate and translate queries from a unifying end-point to the multitude of data services that make up the open data cloud.This relies on detailed and accurate data summaries and other data source annotations, and with increased data volumes and heterogeneity managing these annotations, it becomes by itself a challenging data problem. SemaGrow will (a) develop scalable and robust semantic storage and indexing algorithms that can take advantage of resource naming conventions and other natural groupings of URIs to compress data source annotations about extremely large datasets; (b) develop query decomposition, source selection, and distributed querying methods that take advantage of such algorithms to implement a scalable and robust infrastructure for data service federation; and (c) rigorously test its components and overall architecture over real, complex, interconnected datasets comprising data and document collections, sensor data, and GIS data.SemaGrow will be rigorously tested on the large-scale and complex agricultural data service ecosystem, comprising more than 20 currently operating data services providing today Gigatriples of RDF data, projected to double before SemaGrow ends and to reach Teratriples by 2020. Being able to query across these datasets is a real and present need. SemaGrow envisages to develop the scalable, efficient, and robust data services needed to take full advantage of the data-intensive and inter-disciplinary Science of 2020 and to re-shape the way that data analysis techniques are applied to the heterogeneous data cloud.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-ICT-2011-8
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

CP - Collaborative project (generic)

Coordinateur

UNIVERSIDAD DE ALCALA
Contribution de l’UE
€ 462 981,00
Adresse
PLAZA DE SAN DIEGO
28801 Alcala De Henares/Madrid
Espagne

Voir sur la carte

Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (7)

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