Descrizione del progetto
L’Europa assume il comando nel calcolo su esascala con un nuovo centro di eccellenza
Hardware e software di calcolo avanzati hanno permesso l’accesso a serie di dati estremamente complesse e vaste, spaziando dal genoma umano agli spettri degli acceleratori di particelle, estrapolando significati e fornendo previsioni. L’analisi e l’elaborazione dei mega dati costituiranno parte integrante della nostra capacità di affrontare le sfide relative ai cambiamenti climatici, all’approvvigionamento energetico a livello mondiale, alle pandemie future e alla progettazione di metamateriali. Il centro di eccellenza per la ricerca sull’intelligenza artificiale e l’ingegneria basata sulla simulazione su esascala (RAISE), finanziato dall’UE, che punta a un miliardo di miliardi di operazioni al secondo, consentirà di affrontare tali sfide. Il gruppo responsabile si occuperà del piano rivolto a comunità di utenti e ai servizi per garantire che l’Europa conquisti un ruolo di spicco nel risolvere i problemi più difficili al mondo.
Obiettivo
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.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
- 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
Parole chiave
Programma(i)
Invito a presentare proposte
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H2020-INFRAEDI-2019-1
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
52428 Julich
Germania