Descripción del proyecto
FAIRiCUBE HUB: una plataforma fácil de usar
Según el programa Europa Digital de la Comisión Europea, un espacio de datos se refiere a la infraestructura de datos con mecanismos de gobernanza adaptados que permiten un acceso seguro y transfronterizo a conjuntos de datos fundamentales en el ámbito temático seleccionado. El objetivo del proyecto FAIRiCUBE, financiado con fondos europeos, es liberar el potencial de los datos ambientales, climáticos y de biodiversidad a través de espacios de datos europeos específicos. Para ello, el equipo del proyecto creará FAIRiCUBE HUB, una plataforma transversal y un marco para la incorporación, el suministro, el análisis, el procesamiento y la difusión de datos. Un punto clave será el desarrollo de herramientas que permitan a los usuarios que no están familiarizados con el mundo de la observación de la Tierra y el aprendizaje automático, evaluar los requisitos y los costes de los análisis deseados.
Objetivo
The core objective of FAIRiCUBE is to enable players from beyond classic Earth Observation (EO) domains to provide, access, process, and share gridded data and algorithms in a FAIR and TRUSTable manner. To reach this objective, we propose creating the FAIRiCUBE HUB, a crosscutting platform and framework for data ingestion, provision, analysis, processing, and dissemination, to unleash the potential of environmental, biodiversity and climate data through dedicated European data spaces. Within this project, TRL 7 will be attained, together with the necessary governance aspects to assure continued maintenance of the FAIRiCUBE HUB beyond the project lifespan.
This project’s goal is to leverage the power of Machine Learning (ML) operating on multi-thematic datacubes for a broader range of governance and research institutions from diverse fields, who at present cannot easily access and utilize these potent resources. Selected use cases will illustrate how data-driven projects can benefit from cube formats, infrastructure, and computational benefits. They will guide us in creating a user-friendly FAIRiCUBE HUB, which is tightly integrated to the common European data spaces, providing relevant stakeholders an overview of both data and processing modules readily available to be applied to these data sources. Tools enabling users not intimately familiar with the worlds of EO and ML to scope the requirements and costs of their desired analyses will be implemented, easing uptake of these resources by a broader community. The FAIR sharing of results with the community will be fostered by providing easy to use tools and workflows directly in the FAIRiCUBE HUB.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-CL6-2021-GOVERNANCE-01
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HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
2027 Kjeller
Noruega