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EXPeriment driven and user eXPerience oriented analytics for eXtremely Precise outcomes and decisions Extreme data characteristics (volume, speed, heterogeneity, distribution, diverse quality, etc.) challenge the state-of-the-art data-driven analytics and decision-making approaches in many critical domains such as crisis managemen... ver más

31/12/2025

ATHENA - RESEARCH...

10M€

Presupuesto del proyecto: 10M€

Líder del proyecto

ATHINAEREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECH... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01

HORIZON-CL4-2022-DATA-01-03: Programming tools for decentralised... ExpectedOutcome:Proposal results are expected to contribute to the following expected outcomes:

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

ATHENA - RESEARCH AND INNOVA...

Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2023-01-01
Fecha Fin: 2025-12-31

Líder del proyecto

ATHINAEREVNITIKO KENTRO KAINOTOMIAS STIS TECH... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 10M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Extreme data characteristics (volume, speed, heterogeneity, distribution, diverse quality, etc.) challenge the state-of-the-art data-driven analytics and decision-making approaches in many critical domains such as crisis management, predictive maintenance, mobility, public safety, and cyber-security. At the same time, data-driven insights need to be extremely timely, accurate, precise, fit-for-purpose, and trustworthy, so that they can be useful. ExtremeXP will handle the complexity of matching extreme needs with complex analytics processes (i.e., processes that involve and combine ML, data analysis, simulation and visualization components) by placing the end user at the centre of complex analytics processes and relying on user intents and running experiments (i.e., trial and error) to prune the vast solution space of possible analytics workflows and configurations i.e., “variants”. Its main goal is to create a next generation decision support system that integrates novel research results from the domains of data integration, machine learning, visual analytics, explainable AI, decentralised trust, knowledge engineering, and model-driven engineering into a common framework. The overarching idea of the framework is to optimise the properties of a complex analytics process that the end user cares about (e.g., accuracy, time-to-answer, specificity, recall, precision, resource consumption) by associating user profiles to computation variants. The framework is envisioned as modular and extensible, orchestrating different services around an Experimentation Engine: Analysis-aware Data Integration, Extreme Data & Knowledge Management, User-driven AutoML, Transparent & Interactive Decision Making, and User-driven Optimization of Complex Analytics. The framework will be validated in five pilot demonstrators.

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