Proyecto notable
Su objetivo es salvar la brecha entre las zonas urbanas y rurales aprovechando las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) y aprendizaje automático (ML). Este proyecto Remarkable se centra especialmente en África, donde las zonas rurales se enfrentan a importantes problemas de conectividad.
REMARCABLE
Objetivos y visión del proyecto
El objetivo principal del proyecto es hacer que los sistemas de IoT y ML sean más accesibles, eficientes energéticamente y seguros en las zonas rurales. Se trata de desplegar sensores IoT conectados a través de una red de área extensa y enviar datos a una herramienta de apoyo a la toma de decisiones de IA que utiliza métodos de aprendizaje federado descentralizado para proporcionar información.
El proyecto Remarkable visión abarca la vigilancia y conservación del medio ambiente en zonas rurales profundas, con aplicaciones como la gestión de la fauna salvaje, el turismo rural y el control de la contaminación.
IoT seguro y fiable
Este objetivo implica el desarrollo de una plataforma IoT segura y robusta adecuada para entornos rurales, que incluya métodos ML ligeros para la seguridad y la detección de anomalías.
Mejora de la localización de dispositivos
Mejorar la localización de dispositivos más allá del GPS, utilizando sensores y señales inalámbricas desde plataformas aéreas y garantizando al mismo tiempo la seguridad frente a posibles ataques.
Algoritmos basados en ML
Diseño de algoritmos ML frugales que requieren recursos mínimos para plataformas IoT rurales, personalizados para diferentes casos de uso.
Modelos gemelos digitales
Creación de modelos de gemelos digitales para dispositivos IoT rurales con el fin de simular representaciones de sistemas digitales, reducir los costes de implantación y explorar nuevos casos de uso.
REMARCABLE
Colaboración e intercambio de conocimientos
El proyecto Remarkable pretende fomentar la colaboración entre diversos grupos de investigación, tanto de la Unión Europea (UE) como de países extracomunitarios.
Las actividades en red, las comisiones de servicio y los programas de doctorado facilitarán las colaboraciones de investigación a largo plazo. Se fomentará la transferencia de conocimientos mediante programas de intercambio de estudiantes, formación industrial de doctorado y prácticas.
Impacto científico, social y económico
Impacto medioambiental y social
Permitirá controlar el ganado y la fauna salvaje, la agronomía y la gestión del suelo, la vigilancia de la salud ambiental y contribuirá a reducir las emisiones de carbono.
Impacto en la investigación futura
La naturaleza interdisciplinaria del proyecto conducirá a nuevos logros científicos e innovaciones en detección inteligente, IoT y tecnología de ciencia de datos, beneficiando a las comunidades académicas y de investigación.
Impacto económico
El proyecto tiene un potencial económico significativo, con la participación industrial en el diseño de sensores, IoT, ML/AI, aplicaciones de drones y mejoras en la gestión de recursos de computación, beneficiando a los desarrolladores de sensores, la industria de drones, la industria de análisis de datos y la industria de salud animal.
Eventos
Como parte del compromiso del proyecto REMARKABLE de fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos, el proyecto acogerá una serie de actos de creación de redes que abarcarán:
Formación en investigación
Proporcionar conocimientos esenciales a través de un espectro multidisciplinar de tecnologías TIC en la monitorización medioambiental, con especial atención a las herramientas y aplicaciones IoT y ML.
Formación complementaria
Dotar a los investigadores, sobre todo a los jóvenes talentos, de competencias transversales que les permitan avanzar en sus carreras, fomentando la capacidad de innovación y el potencial de creación de empresas.
Sesiones de integración
Facilitar la integración de aplicaciones IoT y ML de extremo a extremo en zonas rurales, acelerando el desarrollo y despliegue de casos de uso seleccionados.
Sesiones de demostración
Fomentar la participación activa en la creación de prototipos y la demostración, centrándose en la producción de conjuntos de datos pertinentes, esenciales para la experimentación y el progreso.
Eventos
Formación en investigación
Proporcionar conocimientos esenciales a través de un espectro multidisciplinar de tecnologías TIC en la monitorización medioambiental, con especial atención a las herramientas y aplicaciones IoT y ML.
Formación complementaria
Dotar a los investigadores, sobre todo a los jóvenes talentos, de competencias transversales que les permitan avanzar en sus carreras, fomentando la capacidad de innovación y el potencial de creación de empresas.
Sesiones de integración
Facilitar la integración de aplicaciones IoT y ML de extremo a extremo en zonas rurales, acelerando el desarrollo y despliegue de casos de uso seleccionados.
Sesiones de demostración
Fomentar la participación activa en la creación de prototipos y la demostración, centrándose en la producción de conjuntos de datos pertinentes, esenciales para la experimentación y el progreso.
Un nexo de innovación
CIoT'2023
Universidad Lusófona
20 de marzo - 22 de marzo de 2023
20 de marzo - 22 de marzo de 2023
Universidad Lusófona
Un nexo de innovación
CIoT'2023
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