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Management of Real time Energy Data

The widespread use of sensor and IoT devices is generating huge volumes of time series data in various industries like finance, energy, factories, medicine, manufacturing and others. Industries use these data for monitoring, but t... ver más

31/12/2023

Líder desconocido

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto Líder desconocido

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 6 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-12-31

ICT-51-2020: Big Data technologies and extreme-s... Specific Challenge:Rapidly increasing volumes of diverse data from distributed sources create challe...

I+D

Cerrada hace 5 años

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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.

6 Participantes

IBM IRELAND LIMITED

MODELARDATA APS

PERCEPTION DYNAMICS LIMITED

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Duración del proyecto: 41 meses Fecha Inicio: 2020-07-28
Fecha Fin: 2023-12-31

Líder del proyecto Líder desconocido

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The widespread use of sensor and IoT devices is generating huge volumes of time series data in various industries like finance, energy, factories, medicine, manufacturing and others. Industries use these data for monitoring, but their main potential is still untapped. Existing techniques and software for time series management do not provide tools sufficiently scalable and sophisticated for managing the huge volumes of data or adequate forecasting, prediction and diagnostics. MORE will create a platform that will address the technical challenges in time series and stream management, focusing on the RES industry. MORE’s platform will introduce an architecture that combines edge computing and cloud computing to be able to guarantee both responsiveness and provide sophisticated analytics simultaneously. This architecture will be combined with the usage of time series summarization techniques, or as we more accurately term them in MORE, modelling techniques for sensor data. Models are any compressed representations that allow the reconstruction of the original data points of a time series (e.g. a linear function) within a known error-bound (possibly zero). This approach has synergies with the edge computing approach, since summarization can be done at the edge, reducing the load in the whole data processing pipeline. MORE will introduce advanced analytics tools for prediction, forecasting and diagnostics based on two technological directions: machine learning and pattern extraction, with emphasis to motifs, which is the state-of-the-art for time series. MORE will adjust these techniques to work directly on models of data, thus enabling them to scale beyond state-of-the-art. The ability to ingest huge volumes of data will have an important impact to the accuracy of the prediction and diagnostics models.

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