Description du projet
Création d’un FAIRiCUBE HUB convivial
Selon le programme «Europe numérique» de la Commission européenne, un espace de données désigne une infrastructure de données dotée de mécanismes de gouvernance adaptés permettant un accès sécurisé et transfrontalier à des ensembles de données clés dans le domaine thématique ciblé. Le projet FAIRiCUBE, financé par l’UE, veut libérer le potentiel des données sur l’environnement, la biodiversité et le climat grâce à des espaces de données européens dédiés. Pour ce faire, le projet créera FAIRiCUBE HUB, une plateforme et un cadre transversaux pour l’ingestion, la fourniture, l’analyse, le traitement et la diffusion des données. L’accent sera mis sur le développement d’outils permettant aux utilisateurs qui ne sont pas familiers avec les mondes de l’observation de la Terre et de l’apprentissage automatique d’évaluer les exigences et les coûts de leurs analyses souhaitées.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinateur
2027 Kjeller
Norvège