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MUSKETEER

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Machine learning to augment shared knowledge in federated privacy preserving sce...

Machine learning to augment shared knowledge in federated privacy preserving scenarios The massive increase in data collected and stored worldwide calls for new ways to preserve privacy while still allowing data sharing among multiple data owners. Today, the lack of trusted and secure environments for data sharing i... ver más

30/11/2021

IBM IRELAND LIMITE...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

IBM IRELAND LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 12 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-11-30

ICT-13-2018-2019: Supporting the emergence of data ma... Specific Challenge:The lack of trusted and secure platforms and privacy-aware analytics methods for...

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

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

12 Participantes

IBM IRELAND LIMITED

830.90K€ | Lider

VEGA PELAYO

225.78K€ | Participante

COMAU

155.00K€ | Participante

KU Leuven

260.50K€ | Participante

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Duración del proyecto: 36 meses Fecha Inicio: 2018-11-23
Fecha Fin: 2021-11-30

Líder del proyecto

IBM IRELAND LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The massive increase in data collected and stored worldwide calls for new ways to preserve privacy while still allowing data sharing among multiple data owners. Today, the lack of trusted and secure environments for data sharing inhibits data economy while legality, privacy, trustworthiness, data value and confidentiality hamper the free flow of data. By the end of the project, MUSKETEER aims to create a validated, federated, privacy-preserving machine learning platform tested on industrial data that is inter-operable, scalable and efficient enough to be deployed in real use cases. MUSKETEER aims to alleviate data sharing barriers by providing secure, scalable and privacy-preserving analytics over decentralized datasets using machine learning. Data can continue to be stored in different locations with different privacy constraints, but shared securely. The MUSKETEER cross-domain platform will validate progress in the industrial scenarios of smart manufacturing and health. MUSKETEER strives to (1) create machine learning models over a variety of privacy-preserving scenarios, (2) ensure security and robustness against external and internal threats, (3) provide a standardized and extendable architecture, (4) demonstrate and validate in two different industrial scenarios and (5) enhance data economy by boosting sharing across domains. The MUSKETEER impact crosses industrial, scientific, economic and strategic domains. Real-world industry requirements and outcomes are validated in an operational setting. Federated machine learning approaches for data sharing are innovated. Data economy is fostered by creating a rewarding model capable of fairly monetizing datasets according to the real data value. Finally, Europe is positioned as a leader in innovative data sharing technologies.

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