Descrizione del progetto
Sviluppo di una piattaforma per un migliore utilizzo dei dati
Lo sviluppo e l’evoluzione dei dispositivi e dei sensori dell’Internet delle cose (IoT) ha fatto sì che essi abbiano iniziato a svolgere un ruolo importante nella maggior parte dei settori industriali. Essi generano enormi quantità di dati che vengono utilizzati principalmente per il monitoraggio, ma potrebbero fornire molti altri vantaggi e benefici. Purtroppo questi benefici rimangono in gran parte non sfruttati, in quanto non c’è stata abbastanza innovazione nel settore per consentirne un uso efficiente. Il progetto MORE, finanziato dall’UE, punta a cambiare questa situazione consentendo alle industrie di sfruttare gli innumerevoli vantaggi che un migliore utilizzo dei dati dell’Internet delle cose potrebbe fornire. Per raggiungere questo obiettivo, MORE svilupperà una piattaforma utilizzando tecniche avanzate di analisi, edge e cloud computing e tecniche di modellazione per i dati dei sensori, che consentirà previsioni più accurate e migliori modelli diagnostici.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
151 25 Maroussi
Grecia