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Management of Real-time Energy Data

Descripción del proyecto

Una plataforma para usar mejor los datos

El desarrollo y la evolución de dispositivos y sensores para el Internet de las Cosas (IdC) han hecho que pasen a ser elementos importantes en muchos sectores de la industria: generan grandes cantidades de datos que se usan, principalmente, para supervisar, pero podrían aportar muchas otras ventajas. Por desgracia, en este campo, no se han producido las innovaciones necesarias como para poder usar eficazmente estas virtudes, así que, en su mayoría, no se están aprovechando. El proyecto financiado con fondos europeos MORE tiene el objetivo de cambiar las cosas y lograr que la industria pueda disfrutar de las prestaciones potenciales de un mejor uso del IdC. Con este fin, los investigadores de MORE desarrollarán una plataforma en la que emplearán innovaciones como la analítica avanzada, la computación en nube y la computación periférica, así como técnicas de modelización para datos de sensores capaces de generar predicciones más exactas y mejores modelos de diagnóstico.

Objetivo

The widespread use of sensor and IoT devices is generating huge volumes of time series data in various industries like finance, energy, factories, medicine, manufacturing and others. Industries use these data for monitoring, but their main potential is still untapped. Existing techniques and software for time series management do not provide tools sufficiently scalable and sophisticated for managing the huge volumes of data or adequate forecasting, prediction and diagnostics.

MORE will create a platform that will address the technical challenges in time series and stream management, focusing on the RES industry. MORE’s platform will introduce an architecture that combines edge computing and cloud computing to be able to guarantee both responsiveness and provide sophisticated analytics simultaneously. This architecture will be combined with the usage of time series summarization techniques, or as we more accurately term them in MORE, modelling techniques for sensor data. Models are any compressed representations that allow the reconstruction of the original data points of a time series (e.g. a linear function) within a known error-bound (possibly zero). This approach has synergies with the edge computing approach, since summarization can be done at the edge, reducing the load in the whole data processing pipeline.

MORE will introduce advanced analytics tools for prediction, forecasting and diagnostics based on two technological directions: machine learning and pattern extraction, with emphasis to motifs, which is the state-of-the-art for time series. MORE will adjust these techniques to work directly on models of data, thus enabling them to scale beyond state-of-the-art. The ability to ingest huge volumes of data will have an important impact to the accuracy of the prediction and diagnostics models.

Convocatoria de propuestas

H2020-ICT-2018-20

Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Convocatoria de subcontratación

H2020-ICT-2020-1

Régimen de financiación

RIA - Research and Innovation action

Coordinador

ATHINA-EREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECHNOLOGIES TIS PLIROFORIAS, TON EPIKOINONION KAI TIS GNOSIS
Aportación neta de la UEn
€ 886 875,00
Dirección
Artemidos 6 kai epidavrou
151 25 Maroussi
Grecia

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Región
Αττική Aττική Βόρειος Τομέας Αθηνών
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Otras fuentes de financiación
€ 0,00

Participantes (6)