CYBELE

Este proyecto ha recibido financiación del programa de innovación e investigación de la Unión Europea Horizon 2020 bajo el convenio de subvención N.º 825355. Duración del proyecto: 01/01/2019 – 31/12/2021.

Fomento de la agricultura y la ganadería de precisión mediante un acceso seguro a un entorno de experimentación industrial virtual con HPC a gran escala que permita realizar análisis ampliables de Big Data

CYBELE es fuente de innovación y crea valor en el terreno agroalimentario y en sus sectores, específicamente en las subáreas de la agricultura de precisión (AP) y la ganadería de precisión (GP), como muestran los casos industriales de la vida real a los que va a ayudar, lo que permitirá incrementar la capacidad dentro de la comunidad industrial e investigadora. Dado que la agricultura constituye un negocio de gran volumen con una baja eficiencia operativa, CYBELE aspira a mostrar cómo la convergencia de la computación de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés), los big data, la computación en la nube y el Internet de las cosas (IdC) pueden revolucionar la explotación agropecuaria, reducir la escasez e incrementar el abastecimiento de alimentos, con los consiguientes beneficios sociales, económicos y medioambientales.

CYBELE pretende proteger la posibilidad de que las partes interesadas tengan un acceso integrado y sin intermediarios a una gran cantidad de conjuntos de datos a gran escala de diverso tipo y de distintas fuentes, así como que puedan generar valor y extraer ideas, al proporcionar acceso seguro y directo a infraestructuras de HPC a gran escala que ofrezcan servicios de descubrimiento, tratamiento, combinación y visualización de datos, lo que implica superar los obstáculos de los modelos, como los algoritmos matemáticos que requieren una gran potencia de cálculo.

CYBELE desarrolla bancos de pruebas con HPC a gran escala y proporciona una arquitectura de gestión distribuida de big data y una estrategia de gestión de datos a través de:

1. Un acceso integrado y sin intermediarios a conjuntos de datos a gran escala de diverso tipo procedentes de numerosas fuentes de datos distribuidas
2. Un entorno con HPC virtual orientado a los datos y a los servicios que permita llevar a cabo experimentos con modelos multiparamétricos de impacto agroalimentario al optimizar las características del tratamiento de conjuntos de datos a gran escala
3. Un abanico de servicios generales y de ámbitos específicos además del entorno de investigación virtual que facilite la obtención de conocimientos a partir de los big data agroalimentarios, con lo que se aborda el problema del incremento de la capacidad de respuesta y de ofrecer una toma de decisiones asistida por medios automáticos, y permite a las partes interesadas utilizar los recursos de una manera más responsable con el medio ambiente, mejorar las decisiones de aprovisionamiento e implantar soluciones de economía circular en la cadena alimentaria.

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