Description du projet
Tirer parti de l’informatique de périphérie et des technologies d’IA pour le traitement des mégadonnées
Grâce à ses multiples avantages techniques, l’informatique de périphérie est susceptible de dynamiser considérablement les services et les applications, notamment en prenant en charge l’intelligence artificielle en natif plutôt qu’en s’appuyant sur le cloud. Le projet BRAINE, financé par l’UE, entend contribuer au développement de l’informatique de périphérie en mettant l’accent sur du matériel et des logiciels d’IA économes en énergie et capables de traiter des mégadonnées à la périphérie sans sacrifier la sécurité, la confidentialité et la souveraineté des données. Pour atteindre son objectif, il construira un centre de microdonnées de périphérie homogène, interconnecté à des cartes d’interface réseau compatibles avec l’IA. Grâce à ses travaux, le projet fera progresser l’Europe dans le domaine de l’informatique de périphérie intelligente et favorisera la croissance dans des secteurs tels que la fabrication intelligente, l’Internet des objets, ainsi que les villes et les soins de santé intelligents.
Objectif
Edge computing offers many technical advantages, e.g. reduced latency, secure decentralized processing and storage, scalability at lower complexity, versatility to adapt the changes in resources and applications, and increased reliability. Edge computing can dramatically boost services and applications by supporting artificial intelligence (AI) natively, instead of relying on the cloud. Edge computing supporting AI is the only technology that will enable many of the long-awaited game changers: Industry4.0 and smart manufacturing, 5G, IoT, self-driving vehicles, remote robotics for healthcare, and machine vision among others.
The BRAINE project’s overall aim is to boost the development of the Edge framework focusing on energy efficient hardware and AI empowered software, capable of processing Big Data at the Edge, supporting security, data privacy, and sovereignty. The approach is to build a seamless Edge MicroDataCenter interlinked with AI enabled network interface cards. BRAINE employs a visionary utilization method for edge resources management and network-edge workload distribution. Predicting resource availability and workload demand, identifying trends, and taking proactive actions are all aspects of these novel methods.
The impact of BRAINE encompasses advances in the European video distribution ecosystem, improving data processing at the network edge, and proving integrated AI for applications. These will lead to unprecedented savings in performance and energy efficiency: 2x performance/Watt and 50% energy savings; 71% latency reduction for an acceleration centric EMDC; 80% space and maintenance reduction, 99.999% fault tolerance with level 5 autonomy (autonomous driving, robotics, mission-critical system); and significantly faster infrastructure installation and deployment.
BRAINE boosts EU’s position in the intelligent edge computing field and enables growth across many sectors, e.g. manufacturing, smart healthcare, surveillance, satellite navigation.
Champ scientifique
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineeringautonomous vehicles
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationstelecommunications networksmobile network5G
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringrobotics
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
H2020-ECSEL-2019-2-RIA-two-stage
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H2020-ECSEL-2019-2-RIA
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
43124 Parma
Italie
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
Participants (27)
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2800 Lyngby
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2273 AB Voorburg
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20692 YOKNEAM
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P31 Ovens
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1117 Budapest
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69115 Heidelberg
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30167 Hannover
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35510 Cesson-Sevigne
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63178 Aubiere
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04109 Leipzig
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20017 Rho Mi
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900 90 Dubova
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56127 Pisa
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Participation terminée
00139 Roma
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1797 Sofia
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1018 Lausanne
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1111 Budapest
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5612 AE Eindhoven
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85579 Neubiberg
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1332 AT Almere
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20100 TURKU
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T12 YN60 Cork
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160 00 Praha
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250 67 Klecany
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2629 JD Delft
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00173 Roma
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