Descripción del proyecto
Europa lidera la informática a exaescala gracias a un nuevo centro de excelencia
El «hardware» y el «software» informáticos avanzados han permitido acceder a conjuntos de datos extensos y muy complejos, desde el genoma humano al espectro de los aceleradores de partículas, de los cuales se ha obtenido información y se han realizado predicciones. El análisis y el tratamiento de macrodatos será esencial para que podamos hacer frente a los desafíos relacionados con el cambio climático, el suministro energético mundial, las futuras pandemias y el diseño de metamateriales. El centro de excelencia RAISE (Centre of Excellence for Research on AI- and Simulation-Based Engineering at Exascale), financiado con fondos europeos, cuyo objetivo es efectuar mil millones de operaciones por segundo, permitirá abordar este tipo de desafíos. El equipo trabajará en un plan para los servicios y las comunidades de usuarios a fin de garantizar que Europa lidere la resolución de los problemas más complejos del mundo.
Objetivo
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.
Ámbito científico
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.
- 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
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-INFRAEDI-2019-1
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
52428 Julich
Alemania