CYBELE
Projekt ten otrzymał dofinansowanie z programu Unii Europejskiej na rzecz innowacji i badań naukowych Horyzont 2020 w ramach umowy o dotację nr 825355. Czas trwania projektu: 01/01/2019 – 31/12/2021.
Promocja precyzyjnego rolnictwa i hodowli zwierząt gospodarskich poprzez bezpieczny dostęp do wirtualnego przemysłowego środowiska testowego za pomocą systemów obliczeniowych na dużą skalę (ang. High Performance Computing, HPC) do skalowalnej analizy danych typu Big Data
CYBELE jest źródłem innowacji i stanowi wartość dodaną w dziedzinie rolno-spożywczej i w jej sektorach, zwłaszcza w podobszarach rolnictwa precyzyjnego i precyzyjnej hodowli zwierząt gospodarskich, o czym świadczą rzeczywiste przypadki przemysłowe, w których projekt będzie mógł się wykazać. Pozwoli to na zwiększenie potencjału w społeczności przemysłowej i badawczej. Ponieważ rolnictwo jest sektorem o dużej skali i niskiej wydajności operacyjnej, CYBELE ma na celu pokazanie, w jaki sposób połączenie systemów obliczeniowych na dużą skalę (HPC), danych typu Big Data, chmury obliczeniowej i Internetu rzeczy (ang. Internet of things, IoT) może zrewolucjonizować rolnictwo, zmniejszyć niedobory i zwiększyć podaż żywności, a w konsekwencji przynieść korzyści społeczne, gospodarcze i środowiskowe.
CYBELE ma na celu ochronę możliwości uzyskania przez zainteresowane strony dostępu zintegrowanego i bez pośrednictwa do dużej ilości zbiorów danych o dużej skali różnego rodzaju i pochodzących z różnych źródeł, a także generowanie wartości dodanej i pozyskiwanie pomysłów, poprzez zapewnienie bezpiecznego i bezpośredniego dostępu do wielkoskalowych infrastruktur HPC oferujących usługi w zakresie wykrywania, przetwarzania, łączenia i wizualizacji danych, co oznacza pokonywanie przeszkód związanych z modelami, takimi jak algorytmy matematyczne wymagające dużej mocy obliczeniowej.
CYBELE opracowuje stanowiska badawcze za pomocą HPC na dużą skalę i zapewnia rozproszoną architekturę zarządzania danymi typu Big Data oraz strategię zarządzania danymi poprzez:
- Dostęp zintegrowany i bez pośredników do wielkoskalowych zbiorów danych różnego rodzaju z wielu rozproszonych źródeł danych
- Wirtualne środowisko HPC zorientowane na dane i usługi, które umożliwia eksperymenty z wieloparametrycznymi modelami wpływu na rolno-spożywczego poprzez optymalizację charakterystyki przetwarzania zbiorów danych na dużą skalę
- Szeroki zakres usług ogólnych i szczególnych obszarów, oprócz wirtualnego środowiska badawczego, co ułatwia pozyskiwanie wiedzy na podstawie danych typu Big Data dotyczących sektora rolno-spożywczego, a tym samym rozwiązuje problem zwiększenia zdolności reagowania i zapewnienia zautomatyzowanego wspomagania procesu decyzyjnego oraz umożliwienia zainteresowanym stronom wykorzystywania zasobów w sposób bardziej przyjazny dla środowiska, poprawy decyzji dotyczących zamówień i wdrażania rozwiązań z zakresu ekonomii obiegowej w łańcuchu żywnościowym.