Descrizione del progetto
Connettere l’agricoltura con la tecnologia innovativa
L’agricoltura è un’attività ad alto volume con una bassa efficienza operativa. Il progetto CYBELE, finanziato dall’UE, genererà innovazione e creerà valore nel campo dell’agroalimentare nell’agricoltura di precisione e nell’allevamento di bestiame di precisione per incrementare il rafforzamento delle capacità nelle comunità industriali e di ricerca. Il progetto prevede di dimostrare che il calcolo ad alte prestazioni (HPC), i megadati, il cloud computing e l’Internet delle cose possono trasformare l’agricoltura, ridurre la scarsità, aumentare l’approvvigionamento alimentare e apportare benefici sociali, economici e ambientali. CYBELE sviluppa banchi di prova abilitati per HPC su larga scala e offre un’architettura di gestione dei megadati distribuita e una strategia di gestione dati che forniscono accesso integrato a set di dati su larga scala, un ambiente HPC virtuale basato su dati e servizi e una serie di servizi specifici a livello settoriale e generici.
Obiettivo
CYBELE generates innovation and create value in the domain of agri-food, and its verticals in the sub-domains of PA and PLF in specific, as demonstrated by the real-life industrial cases to be supported, empowering capacity building within the industrial and research community. Since agriculture is a high volume business with low operational efficiency, CYBELE aspires at demonstrating how the convergence of HPC, Big Data, Cloud Computing and the IoT can revolutionize farming, reduce scarcity and increase food supply, bringing social, economic, and environmental benefits. CYBELE intends to safeguard that stakeholders have integrated, unmediated access to a vast amount of large scale datasets of diverse types from a variety of sources, and they are capable of generating value and extracting insights, by providing secure and unmediated access to large-scale HPC infrastructures supporting data discovery, processing, combination and visualization services, solving challenges modelled as mathematical algorithms requiring high computing power. CYBELE develops large scale HPC-enabled test beds and delivers a distributed big data management architecture and a data management strategy providing 1) integrated, unmediated access to large scale datasets of diverse types from a multitude of distributed data sources, 2) a data and service driven virtual HPC-enabled environment supporting the execution of multi-parametric agri-food related impact model experiments, optimizing the features of processing large scale datasets and 3) a bouquet of domain specific and generic services on top of the virtual research environment facilitating the elicitation of knowledge from big agri-food related data, addressing the issue of increasing responsiveness and empowering automation-assisted decision making, empowering the stakeholders to use resources in a more environmentally responsible manner, improve sourcing decisions, and implement circular-economy solutions in the food chain.
Campo scientifico
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
IA - Innovation actionCoordinatore
X91 K0EK Waterford
Irlanda
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Partecipanti (31)
08034 Barcelona
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78340 Les Clayes Sous Bois
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40033 Casalecchio Di Reno Bo
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70174 Stuttgart
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61 704 Poznan
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69190 Saint Fons
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
11526 Athina
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
28223 POZUELO DE ALARCON MADRID
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L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.
106 82 ATHINA
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57001 Thermi Thessaloniki
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33100 Tampere
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185 33 PIRAEUS
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11632 Athina
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3013 Limassol
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1253 Luxembourg
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00144 ROMA
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6708 PB Wageningen
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6708 PB Wageningen
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21000 Novi Sad
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1010 Wien
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15126 Marousi
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28760 Tres Cantos
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46001 Valencia
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G1 1XQ Glasgow
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9820 Merelbeke
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5281 RMA Boxtel
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85100 Rhodes Island
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1165 Kobenhavn
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1040 Etterbeek
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Partecipazione conclusa
EC2A 2AP LONDON
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3001 Leuven
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