EVEREST

dEsign enVironmEnt foR Extreme-Scale big data analyTics
on heterogeneous platforms
dEsign enVironmEnt foR Extreme-Scale big data analyTics on heterogeneous platforms

IT / EN

IL PROGETTO

Il progetto EVEREST (ottobre 2020 – settembre 2023), finanziato dalla Commissione europea nell’ambito del programma Horizon 2020 e coordinato da IBM Research GmbH e dal Politecnico di Milano, vede tra i suoi partner industriali Duferco Energia.

L’OBIETTIVO

L’obiettivo principale è la realizzazione di uninfrastruttura hardware e software dedicata all’analisi e all’elaborazione di “big data”, che incrementi l’efficienza di calcolo e semplifichi lo sviluppo di programmi di architetture eterogenee e distribuite. L’approccio di progettazione, basato sull’oggettività dei numeri (“data driven”), si avvale di intelligenza artificiale e di accelerazione hardware

L’APPLICAZIONE

L’applicazione avrà lo scopo di supportare la previsione della produzione, l’uso e la commercializzazione di energia rinnovabile eolica, solare e idroelettrica, riducendo i rischi legati a importanti eventi di salita e discesa dei prezzi di mercato. L’applicazione si avvarrà di previsioni meteorologiche ad elevata risoluzione su base oraria, acquisizioni di dati in tempo reale e modelli di intelligenza artificiale.

Nell’ultimo decennio abbiamo assistito ad un notevole incremento di flussi informatici scambiati, con dati di svariata provenienza e qualità.

La raccolta dei dati, infatti, risulta estremamente diffusa: la loro selezione, interpretazione e validazione ha un impatto critico sulla società, sull’ambiente e sull’industria.
La sfida tecnologica è estrarre conoscenze di elevato valore da questo flusso di informazioni enorme e diversificato.
Per rispondere a questa specifica esigenza è necessario sviluppare metodi di analisi innovativi, caratterizzati da elevati standard di prestazioni ed efficienza, con un approccio basato sull’intelligenza artificiale.

Gli altri scenari del progetto EVEREST prevedono:

Un’applicazione per il monitoraggio della qualità dell’aria in siti industriali, combinato a previsioni meteorologiche per prevedere gli effetti degli agenti chimici sull’ambiente e permettere una proattiva programmazione della produzione e l’attivazione di trattamenti per la riduzione delle emissioni

Un’applicazione per la modellazione del traffico stradale in tempo reale e ad alta risoluzione, per ridurre le congestioni e migliorare la sicurezza degli spostamenti.