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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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dEsign enVironmEnt foR Extreme-Scale big data analytics on heterogeneous platforms

Descripción del proyecto

Un sistema seguro y escalable para la inteligencia artificial acelerada por «hardware»

Por todas partes se recopilan datos, con un volumen y diversidad de fuentes que aumentan rápidamente. Es, por tanto, fundamental saber cómo extraer conocimientos valiosos y valor comercial de dichos datos. Para lograrlo se precisan métodos, enfoques y paradigmas de ingeniería novedosos en materia de aprendizaje automático, analítica y gestión de datos. El proyecto EVEREST, financiado con fondos europeos, trabaja en el desarrollo de un enfoque holístico para el diseño conjunto de la computación y la comunicación en un sistema heterogéneo, distribuido, escalable y seguro con el que analizar datos masivos a un alto nivel. Simplificará la capacidad de programación de arquitecturas heterogéneas y distribuidas mediante un enfoque de diseño «basado en datos» y mediante el uso de inteligencia artificial acelerada por «hardware» y un paradigma unificado de código y maquinaria. El proyecto validará su método aplicándolo en situaciones comerciales de la vida real, como un modelo de predicción basado en análisis meteorológicos y un marco de modelización de tráfico de ciudad inteligente.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

RIA - Research and Innovation action

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-ICT-2018-20

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

IBM RESEARCH GMBH
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 114 693,75
Dirección
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Suiza

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Región
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 114 693,75

Participantes (9)

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