Verteiltes künstliches intelligentes System
DAIS
Über das Projekt
Das Hauptziel des DAIS-Projekts ist die Erforschung, Förderung und Bereitstellung verteilter Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer jeweiligen Architekturen. Auf diese Weise will das Projekt die Probleme lösen, die mit der Ausführung bestehender Algorithmen auf dezentralen Edge-Geräten verbunden sind. Mit anderen Worten, das Projekt will die Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen in stark dezentralisierten Umgebungen angehen. Dies ist ein bedeutender Schritt nach vorn bei der Entwicklung robusterer und effizienterer KI-Lösungen.
Das DAIS-Projekt ist in acht verschiedene Lieferketten unterteilt. Fünf dieser Lieferketten konzentrieren sich auf die Bereitstellung der erforderlichen Hardware und Software, um KI in Industriequalität auf verschiedenen Arten von Netzwerktopologien auszuführen. Im Gegensatz dazu werden die anderen drei Lieferketten demonstrieren, wie diese gesamteuropäischen Bemühungen bekannte KI-Herausforderungen aus verschiedenen Funktionsbereichen angehen können. Diese Versorgungsketten sind darauf ausgelegt, die komplexen Fragen im Zusammenhang mit der Implementierung von KI-Systemen in stark dezentralisierten Umgebungen anzugehen.
Edge-Enabled Safety in industriellen Anwendungen
Intelligente Verarbeitung von Daten und Kommunikation vor Ort, um industrielle Echtzeit- und sicherheitskritische Anwendungen zu ermöglichen.
Cybersecurity-Lösungen
Entwicklung von sicheren und zuverlässigen Lösungen in Industriequalität, die Cyberangriffen und schwierigen Netzbedingungen standhalten.
Effiziente Cloud-Edge-KI-Verteilung in Europa
Verteilung komplexer KI-Vorgänge zwischen Cloud und Edge, um durch frühzeitige intelligente Datenverarbeitung die Datenübertragungsbandbreite zur Cloud zu verringern. Entwicklung der erforderlichen europäischen Hardware- und Software-Infrastruktur zur Unterstützung dieses Ansatzes.
Anpassung von Edge AI an unterschiedliche Rechenleistung
Die Bereitstellung von KI-Techniken auf Edge-Geräten mit unterschiedlichen Rechenkapazitäten stellt eine Herausforderung bei der Abstimmung von Algorithmen auf bestimmte Edge-Plattformen dar, da diese unterschiedliche Anforderungen an die Rechenleistung haben.
Methodik der integrierten Lieferkette
Methodischer Ansatz für die gesamte Lieferkette, von der Wissenschaft über Systementwickler und -integratoren bis hin zu Komponentenanbietern, Entwicklern und Anbietern von Anwendungen und Diensten sowie Endnutzern.
IoT-Lösungen für energieeffiziente, unwirtliche Umgebungen
Entwicklung von Lösungen für das Internet der Dinge (IoT), d. h. meist drahtlose Geräte mit Energie- und Verarbeitungsbeschränkungen, in heterogenen und auch feindlichen/unfreundlichen Umgebungen.
Datenzusammenarbeit für zeitlich-räumliche Vielfalt
Bereitstellung von Lösungen für die gemeinsame Nutzung von Daten und die Zusammenarbeit am Rande, um die zeitliche und räumliche Vielfalt von Randdaten zu bewältigen.
Branchenübergreifende wiederverwendbare Lösungen
Bereitstellung von wiederverwendbaren Lösungen für verschiedene Industriebereiche.
DAIS
eine Drehscheibe für sichere industrielle KI
Durch die Nutzung eines robusten Sektors mit einem soliden Ruf und einer informierten Gesellschaft wird DAIS die EU als ein Zentrum für intelligente, sichere und vertrauenswürdige Systeme für industrielle Anwendungen etablieren. Dies wird sicherstellen, dass KI-basierte Produkte und Dienstleistungen den europäischen Werten entsprechen und mit Stolz "Made in Europe" sind.
Edge Intelligence (EI) hat sich als vielversprechende Lösung für die Entwicklung intelligenter, sicherer und energieeffizienter Systeme für industrielle Anwendungen erwiesen. Das DAIS-Projekt ist ein führender Ansatz, der modernste Technologien integriert, um umfassende Lösungen für dezentralisierte Umgebungen zu bieten.
Durch die Zusammenführung des Internets der Dinge und der künstlichen Intelligenz gewährleistet DAIS eine sichere und vertrauenswürdige Konnektivität und Interoperabilität. Dies treibt den technologischen Fortschritt voran und trägt zum Wachstum der Wirtschaft bei.
