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Embedded learning and optimization for the next generation of smart industrial control systems

Descrizione del progetto

Prepararsi per i sistemi intelligenti di controllo industriale ottimizzati del futuro

La domanda per tecnologie di sistemi intelligenti è cresciuta nella maggior parte degli ambiti, sia nel settore privato che pubblico. Il settore industriale ha inoltre assistito a un forte incremento delle applicazioni di tecnologia intelligente come nel caso dei sistemi intelligenti di controllo industriale. Tuttavia, a causa della natura limitata e integrata localmente delle risorse computazionali relative ai sistemi di controllo industriali e della necessità di algoritmi affidabili con comportamento verificabile e interpretabile, attualmente non presenti, i sistemi intelligenti di controllo industriale non sono in grado di raggiungere il livello di ottimizzazione riscontrato in altri ambiti. Il progetto ELO-X, finanziato dall’UE, si propone di risolvere questi problemi mettendo insieme un gruppo formato da dottorandi e organizzazioni partner che si occuperanno della ricerca e dello sviluppo di soluzioni e metodologie per superare tali difficoltà.

Obiettivo

Thanks to the increasing capabilities of digital technologies, the next generation of industrial control systems are expected to learn from streams of data and to take optimal decisions in real-time, leading to increased performance, safety, energy efficiency, and ultimately value creation.
Numerical optimization is at the very core of both learning and decision-making, and machine learning algorithms and artificial intelligence raise huge worldwide research interest, often using cloud computing and large data centers for their optimization computations.
However, in order to bring learning- and optimization-based automated decision-making into smart industrial control systems (SICS), two important bottlenecks have to be overcome: (1) computational resources on industrial control systems are locally embedded and limited, and (2) industrial control applications require reliable algorithms, with interpretable and verifiable behavior. Both requirements partially stem from safety aspects, which are crucial in applications where a single computation error can cause high economic and environmental cost or even damage to people.
Pushing the performance boundary of SICS to leverage advanced digital technologies will therefore involve both fundamental new research questions and technological solutions, calling for a new set of advanced methods for embedded learning- and optimization-based control algorithms. Through its 15 PhD students hosted and seconded at 11 top European research centers (6 academic, 5 industrial) and 4 partner organizations in the US, Japan and China, ELO-X will address the timely and pressing need for highly qualified and competent researchers who will develop embedded learning- and optimization-based control methodologies for SICS, thus enabling new and possibly game-changing digital technologies for important EU industries.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

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-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)

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-ITN-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

ALBERT-LUDWIGS-UNIVERSITAET FREIBURG
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.

€ 758 365,20
Indirizzo
FAHNENBERGPLATZ
79098 Freiburg
Germania

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Regione
Baden-Württemberg Freiburg Freiburg im Breisgau, Stadtkreis
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
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.

€ 758 365,20

Partecipanti (10)

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