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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Exploiting big data and machine learning techniques for LHC experiments

Obiettivo

Large international scientific collaborations will face in the near future unprecedented computing and data challenges. The analysis of multi-PetaByte datasets at CMS, ATLAS, LHCb and Alice, the four experiments at the Large Hadron Collider (LHC), requires a global federated infrastructure of distributed computing resources. The HL-LHC, the High Luminosity upgrade of the LHC, is expected to deliver 100 times more data than the LHC, with corresponding increase of event sizes, volumes and complexity. Modern techniques for big data analytics and machine learning (ML) are needed to cope with such unprecedented data stream. Critical areas that will strongly benefit from ML are data analysis, detector operation including calibration and monitoring, and computing operations. Aim of this project is to provide the LHC community with the necessary tools to deploy ML solutions through the use of open cloud technologies such as the INDIGO-DataCloud services. Heterogeneous technologies (systems based on multi-cores, GPUs, ...) and opportunistic resources will be integrated. The developed tools will be experiment-independent to promote the exchange of common solutions among the various LHC experiments. The benefits of such an approach will be demonstrated in a real world use case, the optimization of the computing operations for the CMS experiment. In addition, once available, the tools to deploy ML as a service can be easily transferred to other scientific domains that have the need to treat large data streams.

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.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2017

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ISTITUTO NAZIONALE DI FISICA NUCLEARE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 180 277,20
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 180 277,20
Il mio fascicolo 0 0