Projektbeschreibung
Europa übernimmt mit einem neuen Kompetenzzentrum die Führung im Exascale-Computing
Fortschrittliche Computerhardware und -software haben den Zugriff auf hochkomplexe und große Datensätze vom menschlichen Genom bis hin zu Teilchenbeschleunigerspektren ermöglicht, um Inhalte zu extrahieren und Vorhersagen zu treffen. Die Analyse und Verarbeitung von Big Data wird ein wesentlicher Bestandteil unserer Fähigkeit sein, Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel, der globalen Energieversorgung, zukünftigen Pandemien und dem Design von Metamaterialien zu meistern. Das EU-finanzierte Center of Excellence for Research on AI- and Simulation-Based Engineering at Exascale (CoE RAISE), das auf eine Milliarde Operationen pro Sekunde abzielt, wird es ermöglichen, solche Herausforderungen anzugehen. Das Team wird an dem Plan für Benutzergemeinschaften und Dienste arbeiten, um sicherzustellen, dass Europa eine führende Rolle bei der Lösung der kompliziertesten Probleme der Welt einnimmt.
Ziel
Compute- and data-driven research encompasses a broad spectrum of disciplines and is the key to Europe’s global success in various scientific and economic fields. The massive amount of data produced by such technologies demands novel methods to post-process, analyze, and to reveal valuable mechanisms. The development of artificial intelligence (AI) methods is rapidly proceeding and they are progressively applied to many stages of workflows to solve complex problems. Analyzing and processing big data require high computational power and scalable AI solutions. Therefore, it becomes mandatory to develop entirely new workflows from current applications that efficiently run on future high-performance computing architectures at Exascale. The Center of Excellence for Research on AI- and Simulation-based Engineering at Exascale (RAISE) will be the excellent enabler for the advancement of such technologies in Europe on industrial and academic levels, and a driver for novel intertwined AI and HPC methods. These technologies will be advanced along representative use-cases, covering a wide spectrum of academic and industrial applications, e.g. coming from wind energy harvesting, wetting hydrodynamics, manufacturing, physics, turbomachinery, and aerospace. It aims at closing the gap in full loops using forward simulation models and AI-based inverse inference models, in conjunction with statistical methods to learn from current and historical data. In this context, novel hardware technologies, i.e. Modular Supercomputing Architectures, Quantum Annealing, and prototypes from the DEEP project series will be used for exploring unseen performance in data processing. Best practices, support, and education for industry, SMEs, academia, and HPC centers on Tier-2 level and below will be developed and provided in RAISE's European network attracting new user communities. This goes along with the development of a business providing new services to various user communities.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energywind power
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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H2020-INFRAEDI-2019-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
52428 Julich
Deutschland