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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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dEsign enVironmEnt foR Extreme-Scale big data analytics on heterogeneous platforms

Descrizione del progetto

Un sistema scalabile e sicuro per l’intelligenza artificiale con accelerazione hardware

I dati vengono raccolti ovunque tutto intorno a noi, registrando volumi in rapida crescita provenienti da innumerevoli fonti. Il problema è come estrapolare conoscenze preziose e valore commerciale dai dati. Questa operazione richiede metodi, approcci e paradigmi di ingegnerizzazione nuovi negli ambiti dell’apprendimento automatico, dell’analisi e della gestione dei dati. Il progetto EVEREST, finanziato dall’UE, sta elaborando un approccio olistico per il calcolo e la comunicazione della co-progettazione all’interno di un sistema eterogeneo, distribuito, scalabile e sicuro per analisi di megadati ad alte prestazioni. Ciò semplificherà la programmabilità di architetture eterogenee e distribuite tramite un approccio di progettazione «basato sui dati» nonché avvalendosi dell’intelligenza artificiale con accelerazione hardware e di un paradigma hardware/software unificato. Il progetto convaliderà il suo approccio applicandolo in scenari aziendali reali, tra cui un modello di previsione meteo basato sull’analisi e una struttura intelligente di modellizzazione del traffico cittadino.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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.

RIA - Research and Innovation action

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-ICT-2018-20

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

IBM RESEARCH GMBH
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.

€ 1 114 693,75
Indirizzo
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Svizzera

Mostra sulla mappa

Regione
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding 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.

€ 1 114 693,75

Partecipanti (9)

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