Bemerkenswertes Projekt
Es zielt darauf ab, die Kluft zwischen städtischen und ländlichen Gebieten zu überbrücken, indem es die Technologien Künstliche Intelligenz (KI), Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen (ML) nutzt. Dieses bemerkenswerte Projekt hat einen besonderen Schwerpunkt auf Afrika, wo ländliche Gebiete mit erheblichen Konnektivitätsproblemen zu kämpfen haben.
REMARKABLE
Projektziele und Vision
Das Hauptziel des Projekts besteht darin, IoT- und ML-Systeme in ländlichen Gebieten leichter zugänglich, energieeffizienter und sicherer zu machen. Dazu werden IoT-Sensoren eingesetzt, die über ein Weitverkehrsnetz verbunden sind und Daten an ein KI-Entscheidungsunterstützungstool senden, das dezentrale, föderierte Lernmethoden einsetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Das Projekt Remarkable Vision umfasst die Umweltüberwachung und den Umweltschutz in ländlichen Gebieten, einschließlich Anwendungen wie Wildtiermanagement, ländlicher Tourismus und Umweltschutz.
Sicheres und vertrauenswürdiges IoT
Dieses Ziel beinhaltet die Entwicklung einer sicheren und robusten IoT-Plattform, die für ländliche Umgebungen geeignet ist und leichtgewichtige ML-Methoden für Sicherheit und Anomalieerkennung beinhaltet.
Verbesserte Gerätelokalisierung
Verbesserung der Gerätelokalisierung über GPS hinaus, unter Verwendung von Sensoren und drahtlosen Signalen von Flugplattformen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit vor potenziellen Angriffen.
ML-basierte Algorithmen
Entwicklung sparsamer ML-Algorithmen, die nur minimale Ressourcen für ländliche IoT-Plattformen benötigen und für verschiedene Anwendungsfälle angepasst sind.
Digitale Zwillingsmodelle
Erstellung von digitalen Zwillingsmodellen für IoT-Geräte im ländlichen Raum, um digitale Systemdarstellungen zu simulieren, die Bereitstellungskosten zu senken und neue Anwendungsfälle zu erkunden.
REMARKABLE
Zusammenarbeit und Wissensaustausch
Das Projekt Remarkable zielt darauf ab, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Forschungsgruppen sowohl aus der Europäischen Union (EU) als auch aus Nicht-EU-Ländern zu fördern.
Vernetzungsaktivitäten, Abordnungen und Doktorandenprogramme werden langfristige Forschungskooperationen erleichtern. Der Wissenstransfer wird durch Studentenaustauschprogramme, Doktorandenausbildung in der Industrie und Praktika gefördert.
Wissenschaftliche, gesellschaftliche und wirtschaftliche Auswirkungen
Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft
Es ermöglicht die Überwachung von Viehbestand und Wildtieren, Agronomie und Bodenmanagement, die Überwachung der Umweltgesundheit und trägt zur Verringerung der Kohlenstoffemissionen bei.
Auswirkungen auf die künftige Forschung
Der interdisziplinäre Charakter des Projekts wird zu neuen wissenschaftlichen Errungenschaften und Innovationen in den Bereichen intelligente Sensorik, IoT und Datenwissenschaftstechnologie führen, wovon die akademischen und Forschungsgemeinschaften profitieren werden.
Wirtschaftliche Auswirkungen
Das Projekt birgt ein erhebliches wirtschaftliches Potenzial, da die Industrie sich in den Bereichen Sensordesign, IoT, ML/AI, Drohnenanwendungen und Verbesserungen bei der Verwaltung von Rechenressourcen engagiert, wovon Sensorentwickler, die Drohnenindustrie, die Datenanalysebranche und die Tiergesundheitsindustrie profitieren.
Veranstaltungen
Im Rahmen des REMARKABLE-Projekts zur Förderung der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs werden im Rahmen des Projekts eine Reihe von Networking-Veranstaltungen stattfinden, die folgende Themen umfassen
Forschung Ausbildung
Vermittlung grundlegender Kenntnisse über ein multidisziplinäres Spektrum von IKT-Technologien für die Umweltüberwachung, mit Schwerpunkt auf IoT- und ML-Tools und -Anwendungen.
Ergänzende Ausbildung
Ausstattung von Forschern, insbesondere von jungen Talenten, mit Querschnittskompetenzen, um ihre Karriere voranzubringen, Förderung der Innovationsfähigkeit und potenzieller Start-up-Unternehmen.
Integrationssitzungen
Erleichterung der Integration von End-to-End-IoT- und ML-Anwendungen in ländlichen Gebieten, Beschleunigung der Entwicklung und Einführung ausgewählter Anwendungsfälle.
Demonstrationssitzungen
Förderung der aktiven Beteiligung an Prototyping und Demonstration mit dem Schwerpunkt auf der Erstellung relevanter Datensätze, die für Experimente und Fortschritte unerlässlich sind.
Veranstaltungen
Forschung Ausbildung
Vermittlung grundlegender Kenntnisse über ein multidisziplinäres Spektrum von IKT-Technologien für die Umweltüberwachung, mit Schwerpunkt auf IoT- und ML-Tools und -Anwendungen.
Ergänzende Ausbildung
Ausstattung von Forschern, insbesondere von jungen Talenten, mit Querschnittskompetenzen, um ihre Karriere voranzubringen, Förderung der Innovationsfähigkeit und potenzieller Start-up-Unternehmen.
Integrationssitzungen
Erleichterung der Integration von End-to-End-IoT- und ML-Anwendungen in ländlichen Gebieten, Beschleunigung der Entwicklung und Einführung ausgewählter Anwendungsfälle.
Demonstrationssitzungen
Förderung der aktiven Beteiligung an Prototyping und Demonstration mit dem Schwerpunkt auf der Erstellung relevanter Datensätze, die für Experimente und Fortschritte unerlässlich sind.
Ein Nexus der Innovation
CIoT'2023
Universität Lusófona
20. März - 22. März 2023
20. März - 22. März 2023
Universität Lusófona
Ein Nexus der Innovation
CIoT'2023
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