CYBELE

Este proyecto recibió 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 – 31/12/2022.

CYBELE fomentó la agricultura y la ganadería de precisión mediante un acceso seguro a un entorno de experimentación industrial virtual con HPC a gran escala, lo que permitió realizar análisis ampliables de Big Data.

CYBELE fue una fuente de innovación y generó valor en el sector agroalimentario y en sus distintas áreas, específicamente en la agricultura de precisión (AP) y la ganadería de precisión (GP). Los casos industriales reales a los que apoyó demostraron su impacto positivo, incrementando la capacidad dentro de la comunidad industrial e investigadora. Dado que la agricultura es un negocio de gran volumen con una baja eficiencia operativa, CYBELE mostró cómo la convergencia de la computación de alto rendimiento (HPC), los big data, la computación en la nube y el Internet de las cosas (IdC) pudo revolucionar la explotación agropecuaria, reducir la escasez e incrementar el abastecimiento de alimentos, con beneficios sociales, económicos y medioambientales.

CYBELE protegió la posibilidad de que las partes interesadas tuvieran un acceso integrado y sin intermediarios a una gran cantidad de conjuntos de datos a gran escala de diverso tipo y de distintas fuentes. Además, facilitó la generación de valor y la extracción de ideas, proporcionando acceso seguro y directo a infraestructuras de HPC a gran escala con servicios de descubrimiento, tratamiento, combinación y visualización de datos, superando así los obstáculos de los modelos y los algoritmos matemáticos que requieren una gran potencia de cálculo.

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

• Un acceso integrado y sin intermediarios a conjuntos de datos a gran escala de diverso tipo, procedentes de numerosas fuentes de datos distribuidas.
• Un entorno con HPC virtual orientado a los datos y a los servicios, que permitió llevar a cabo experimentos con modelos multiparamétricos de impacto agroalimentario, optimizando el tratamiento de conjuntos de datos a gran escala.
• Un abanico de servicios generales y específicos, además de un entorno de investigación virtual que facilitó la obtención de conocimientos a partir de los big data agroalimentarios. Esto abordó el problema del incremento de la capacidad de respuesta y de la toma de decisiones asistida por medios automáticos, lo que permitió a las partes interesadas utilizar los recursos de una manera más responsable con el medio ambiente, mejorar las decisiones de aprovisionamiento e implementar soluciones de economía circular en la cadena alimentaria.

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