Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

dEsign enVironmEnt foR Extreme-Scale big data analytics on heterogeneous platforms

Projektbeschreibung

Ein skalierbares, sicheres System für hardwarebeschleunigte künstliche Intelligenz

Überall um uns herum werden Daten in rasant wachsenden Mengen aus unzähligen Quellen gesammelt. Es stellt sich jedoch die Frage, wie man wertvolles Wissen und kommerziellen Wert aus Daten extrahiert. Dies erfordert neuartige Methoden, Ansätze und technische Paradigmen für maschinelles Lernen, Analytik und Datenmanagement. Das EU-finanzierte Projekt EVEREST entwickelt einen ganzheitlichen Ansatz für die gemeinsame Gestaltung von Berechnung und Kommunikation in einem heterogenen, verteilten, skalierbaren und sicheren System für leistungsstarke Big-Data-Analysen. Es wird die Programmierbarkeit heterogener und verteilter Architekten durch einen „datengesteuerten“ Entwurfsansatz und durch die Verwendung hardwarebeschleunigter künstlicher Intelligenz sowie eines einheitlichen Hardware-/Software-Paradigmas vereinfachen. Das Projekt wird seinen Ansatz validieren, indem es ihn in realen Geschäftsszenarien wie einem auf Wetteranalysen basierenden Prognosemodell und einem Verkehrsmodellierungsrahmen für die intelligente Stadt anwendet.

Ziel

The distributed and heterogeneous nature of the data sources in High Performance Big Data Analytics (HPDA) applications, as well as the required computational power, is pushing designers towards novel computing systems that combine HPC, Cloud, and IoT solutions (for efficient and distributed computation closer to the data) with Artificial Intelligence (AI) algorithms (for knowledge extraction and decision making).

In this context, the EVEREST project addresses the matching problem between application (and data) requirements, and the characteristics of the underlying heterogeneous hardware. Only an optimal match leads to efficient computation. In particular, we forecast that the creation of future Big Data systems will be of course data-driven, but also featuring complex heterogeneous and reconfigurable architectures that must be redesigned or customized based on the nature and locality of the data, and the type of learning/decisions to be performed.

The EVEREST project aims at developing a holistic approach for co-designing computation and communication in a heterogeneous, distributed, scalable and secure system for HPDA. This is achieved by simplifying the programmability of heterogeneous and distributed architectures through a “data-driven” design approach, the use of hardware-accelerated AI, and through an efficient monitoring of the execution with a unified hardware/software paradigm. EVEREST proposes a design environment that combines state-of-the-art, stable programming models, and emerging communication standards, with novel and dedicated domain-specific extensions.

Three industry-relevant application scenarios are used to validate the EVEREST approach and act as business cases for the project exploitation: (i) a weather analysis-based prediction model for the renewable energy trading market, (ii) an application for air-quality monitoring of industrial sites, and (iii) a real-time traffic modeling framework for intelligent transportation in smart cities.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

RIA - Research and Innovation action

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-ICT-2018-20

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

IBM RESEARCH GMBH
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 114 693,75
Adresse
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Schweiz

Auf der Karte ansehen

Region
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 114 693,75

Beteiligte (9)

Mein Booklet 0 0