Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Towards AI powered manufacturing services, processes, and products in an edge-to-cloud-knowlEdge continuum for humans [in-the-loop]

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Initial Description of KnowlEdge Repository (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

describe the development and the functionalities of projects repository

Final evaluation KPIs (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Evaluation methodology and KPIs

Edge AI Learning Pipeline Orchestration (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

design of the pipeline for model generation based on the data analysis, the (semi-)automatic knowlEdge extraction and the automated model generation

Report on the contribution of standardization (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a report that documents contributions to standardization

Evolutionary Requirement Engineering and Innovations [Initial/Updated/Final] (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this report describes the requirements analysis all stakeholder requirements (functional and non-functional)

Initial Business models and requirements (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

the deliverable presents a first version of the results of the stakeholders business requirements and models analyses for AI implementation

Vision, Specifications and System Architecture [Initial/Updated/Final] (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a public report documenting the requirements and architecture specifications

Technical review (Interim management report) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Interim management report for the reviewers without the financial part otherwise required for management reports issued at the end of reporting periods

Final Business models and requirements (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

the deliverable presents the final version of the results of the stakeholders’ business requirements and models analyses for AI implementation

Market Radar and Technology Adaptations [Initial/Updated/Final] (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this report describes the evolving landscape of AI technologies related with the industry and manufacturing sector

Final Description of KnowlEdge Repository (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable updates D5.2

Data management plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

specifies how research data are handled during and after a research project

Bootstrapping on AI Models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable describes all the necessary procedures for execution of AI models in HPC or cloud environment

Pilot Evaluation methodology and implementation plan (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Implementation and management plan

Project Manual (quality assurance and risk assessment) (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

helps the Consortium with quality assurance and identification of relevant quality standards and best practices and means to achieve them and supports the implementation of internal quality checks

User need specification and scenario definition [Initial/Updated/Final] (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this report describes the knowlEdge scenarios based on the analysis of user needs. As part of the iterative methodology, the report is updated twice

Dissemination Roadmap & Activities (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable provide the projects dissemination activities

Update on Exploitation strategy & IPR management (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Updates the report on the project's Exploitation strategy & IPR management

Last report on dissemination activities (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Exploitation Strategy & IPR Management (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

The deliverable describes how to facilitate the acceptance and utilisation by the market of the developed solutions

AI model Description (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

describe all the technologies and APIs to make AI models functional in the process environment

Training, Workshops, and Seminars (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a report that documents all the workshops and seminars that were planned during the project, their contents and their goals

Generalized Automated Learning for Industrial Environments (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable describes a multi-scale dynamic environment for autonomous learning and re-training of the AI models

Final Data Management and Data Quality modules (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable will contain the final work done in task T3.2. In particular will describe the adopted approach, architecture and structure of the data quality and management modules with respect to the platform.

(Semi-)Automatic Knowledge Discovery for AI Model Generation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

initial data analysis results including the description and evaluation of used methods

First report on dissemination activities (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
Initial Data Management and Data Quality modules (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable will contain the initial work done in task T32 In particular will describe the initial approach architecture and structure of the data quality and management modules

Initial knowlEdge website (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable provide a brief description of the initial projects website and is functionalities

Initial Site-wide Data Storage and Governance suit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

provides the overview of the results produced in T3.3. This deliverable lists the data models, protocols and planned architecture of the components to be developed.

Human-AI Collaboration and Domain Knowledge Fusion (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Describe the collaboration of humans with an automated AI pipeline.

Final Decision Support Framework (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable updates D7.2.

Initial explainable mechanisms DFS (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a prototype deliverable that documents the design and implementation of the integrated 2-Axis DSF, that encapsulates decision strategies and rules, KPIs, as well as a number of parameters that affect product and process quality.

Initial user-centric dashboards as enable explainable AI (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a prototype deliverable that documents all the enhanced visualizations that support the decision making mechanisms of the 2-Axis DSF

Initial Provisioning and Deployment Management Tool (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

planned Concept, architecture and communication protocols that shall be developed as part of T6.3

Final site-wide data collection and integration toolkit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

provides the overview of the results produced in T3.1. This deliverable updates on D3.1 with the details of the deployments and results.

Final knowlEdge Marketplace Platform (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable updates D5.4

Full knowledge website (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable provide a brief description of the full project website and is functionalities

Final Provisioning and Deployment Management Tool (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable updates D6.4

Initial site-wide data collection and integration toolkit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

provides the overview of the results produced in T31 This deliverable lists the data models protocols and planned architecture of the components to be developed

Final Site-wide Data Storage and Governance suit (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

provides the overview of the results produced in T3.3. This deliverable updates on D3.5 with the details of the deployments and results.

Final user-centric dashboards as enable explainable AI (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

this deliverable updates D7.4

Initial KnowlEdge Marketplace Platform (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

a public prototype deliverable that documents the architecture, the features and the capabilities of the knowlEdge marketplace

Evaluation results and KPI assessment (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

AI maturity tool results and KPI performance indicators (assessment framework). Describes the overall impact of the application of AI models on the pilot sites. These results are provided as open research data for others to access and re-use and may for example be used to validate results in scientific publications.

Publikacje

Towards Industry 5.0 – A Trustworthy AI Framework for Digital Manufacturing with Humans in Control

Autorzy: Usman Wajid, Alexandros Nizamis, Victor Anaya
Opublikowane w: Proceedings of Interoperability for Enterprise Systems and Applications Workshops co-located with 11th International Conference on Interoperability for Enterprise Systems and Applications (I-ESA 2022), Numer 2022, 2022, Strona(/y) 6, ISSN 1613-0073
Wydawca: CEUR

LOGIC: Probabilistic Machine Learning for Time Series Classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabian Berns, Jan David Hüwel, Christian Beecks
Opublikowane w: IEEE International Conference on Data Mining, Numer 2021, 2021, Strona(/y) 1000-1005, ISBN 978-1-6654-2398-4
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icdm51629.2021.00113

Automated Kernel Search for Gaussian Processes on Data Streams (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jan David Hüwel; Fabian Berns; Christian Beecks
Opublikowane w: IEEE International Conference on Big Data, Numer 2021, 2021, Strona(/y) 3584-3588, ISBN 978-1-6654-3902-2
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/bigdata52589.2021.9671767

knowlEdge Project –Concept, Methodology and Innovations for Artificial Intelligence in Industry 4.0 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alvarez-Napagao, Sergio; Ashmore, Boki; Barroso, Marta; Barrué, Cristian; Beecks, Christian; Berns, Fabian; Bosi, Ilaria; Chala, Sisay Adugna; Ciulli, Nicola; Garcia-Gasulla, Marta; Grass, Alexander; Ioannidis, Dimosthenis; Jakubiak, Natalia; Köpke, Karl; Lämsä, Ville; Megias, Pedro; Nizamis, Alexandros; Pastrone, Claudio; Rossini, Rosaria; Sànchez-Marrè, Miquel; Ziliotti, Luca
Opublikowane w: IEEE 19th International Conference on Industrial Informatics, Numer 2021, 2021, Strona(/y) 7, ISBN 978-1-7281-4395-8
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/indin45523.2021.9557410

Evaluating the Lottery Ticket Hypothesis to Sparsify Neural Networks for Time Series Classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Georg Stefan Schlake; Jan David Hüwel; Fabian Berns; Christian Beecks
Opublikowane w: IEEE International Conference on Data Engineering Workshops, Numer 2022, 2022, Strona(/y) 70-73, ISBN 978-1-6654-8104-5
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icdew55742.2022.00015

Local Gaussian Process Model Inference Classification for Time Series Data (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabian Berns, Joschka Hannes Strueber, Christian Beecks
Opublikowane w: 33rd International Conference on Scientific and Statistical Database Management, Numer 2021, 2021, Strona(/y) 209-213, ISBN 978-1-4503-8413-1
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3468791.3468839

Anomaly Detection in Manufacturing (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Jona Scholz Maike Holtkemper Alexander Graß Christian Beecks
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 351-360, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_20

Boosting AutoML and XAI in Manufacturing: AI Model Generation Framework (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Marta Barroso Daniel Hinjos Pablo A. Martin Marta Gonzalez-Mallo Victor Gimenez-Abalos Sergio Alvarez-Napagao
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 333-350, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_19

Human-AI Interaction for Semantic Knowledge Enrichment of AI Model Output (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Sisay Adugna Chala Alexander Graß
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 43-54, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_3

Designing Human and Artificial Intelligence Interactions in Industry X (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefan Walter
Opublikowane w: Service Design for Emerging Technologies Product Development, Numer 21 July 2023, 2023, Strona(/y) 207-232, ISBN 978-3-031-29306-1
Wydawca: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-29306-1_12

Designing a Marketplace to Exchange AI Models for Industry 5.0 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alexandros Nizamis Georg Schlake Georgios Siachamis Vasileios Dimitriadis Christos Patsonakis Christian Beecks Dimosthenis Ioannidis Konstantinos Votis Dimitrios Tzovaras
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 27-41, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_2

A Manufacturing Digital Twin Framework (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Victor Anaya Enrico Alberti Gabriele Scivoletto
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 181-193, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_10

Advancing Networked Production Through Decentralised Technical Intelligence (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefan Walter Markku Mikkola
Opublikowane w: Artificial Intelligence in Manufacturing, Numer 2024, 2024, Strona(/y) 281-300, ISBN 978-3-031-46452-2
Wydawca: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-46452-2_16

Production Scheduling Optimization enabled by Digital Cognitive Platform (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Konstantinos Georgiadis, Alexandros Nizamis, Thanasis Vafeiadis, Dimosthenis Ioannidis, Dimitrios Tzovaras
Opublikowane w: Procedia Computer Science, Numer 204, 2022, Strona(/y) 424-431, ISSN 1877-0509
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procs.2022.08.052

Automated Model Inference for Gaussian Processes: An Overview of State-of-the-Art Methods and Algorithms (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Fabian Berns, Jan Hüwel, Christian Beecks
Opublikowane w: SN Computer Science, Numer 3 (4), 2022, Strona(/y) 300, ISSN 2661-8907
Wydawca: Springer Nature
DOI: 10.1007/s42979-022-01186-x

AI Lifecycle Zero-Touch Orchestration within the Edge-to-Cloud Continuum for Industry 5.0 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Alberti, Enrico; Alvarez-Napagao, Sergio; Anaya, Victor; Barroso, Marta; Barrué, Cristian; Beecks, Christian; Bergamasco, Letizia; Chala, Sisay Adugna; Gimenez-Abalos, Victor; Graß, Alexander; Hinjos, Daniel; Holtkemper, Maike; Jakubiak, Natalia; Nizamis, Alexandros; Pristeri, Edoardo; Sànchez-Marrè, Miquel; Schlake, Georg; Scholz, Jona; Scivoletto, Gabriele; Walter, Stefan
Opublikowane w: Systems, Numer 12, 48, 2024, Strona(/y) 32, ISSN 2079-8954
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/systems12020048

Explaining the Behaviour of Reinforcement Learning Agents in a Multi-Agent Cooperative Environment Using Policy Graphs (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Domenech i Vila, M.; Gnatyshak, D.; Tormos, A.; Gimenez-Abalos, V.; Alvarez-Napagao, S.
Opublikowane w: Electronics, Numer 13(3), 573, 2024, Strona(/y) 19, ISSN 2079-9292
Wydawca: MDPI
DOI: 10.3390/electronics13030573

Impacts of AI driven manufacturing processes on supply chains: the contributions of the knowlEdge project (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefan Walter
Opublikowane w: Transportation Research Procedia, Numer 72, 2023, Strona(/y) 3443-3449, ISSN 2352-1465
Wydawca: Elsevier
DOI: 10.1016/j.trpro.2023.11.773

AI impacts on supply chain performance : a manufacturing use case study (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Stefan Walter
Opublikowane w: Discover Artificial Intelligence, Numer 3:28, 2023, ISSN 2731-0809
Wydawca: Springer Nature
DOI: 10.1007/s44163-023-00061-9

Testing Reinforcement Learning Explainability Methods in a Multi-Agent Cooperative Environment (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Domènech Vila, Marc; Gnatyshak, Dmitry; Tormos Llorente, Adrián; Álvarez Napagao, Sergio
Opublikowane w: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Numer Volume 356: Artificial Intelligence Research and Development, 2022, Strona(/y) 355-364, ISSN 0922-6389
Wydawca: IOS Press
DOI: 10.3233/faia220358

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0