MARVEL
Analityka danych dużej skali w środowisku inteligentnych miast

Technologie cyfrowe pobudziły powstanie i stały rozwój technologii „BigData”, czyli technologii dotyczących zbiorów danych opisywanych w modelu 5V (z języka angielskiego, gdzie kolejne litery V oznaczają: Volume – objętość, Velocity – szybkość przybywania, Variety – różnorodność, Veracity – wiarygodność i jakość, Value – wartość dla odbiorców). Takie zbiory danych wykraczają poza możliwości zwykłych systemów do przechowywania i przetwarzania danych. Miasta stały się rzeczywistymi „fabrykami danych” wykorzystując ogromną różnorodność miejskich czujników IoT i urządzeń rejestrujących wiele codziennych czynności w środowisku miejskim i wytwarzających heterogeniczne zbiory danych na dużą skalę.
Obsługiwanie, przetwarzanie i dostarczanie danych z milionów urządzeń na świecie jest złożonym i trudnym zadaniem, za które odpowiadają systemy przetwarzania brzegowego. Przetwarzanie brzegowe skraca drogę danych z miejsca przechowywania do miejsca przetwarzania, podczas gdy mgła obliczeniowa przenosi usługi analityczne bliżej obrzeży sieci. Ta technologia jest alternatywą dla chmury obliczeniowej.
Ideą „Smart City” jest wspieranie nowych form monitorowania i zarządzania zasobami przestrzeni miejskiej oraz zapewnienie pełnego obrazu stanu miasta przy podejmowaniu odpowiedzialnych decyzji wpływających na jakość życia obywateli, z poszanowaniem potrzeb obecnych i przyszłych pokoleń oraz z uwzględnieniem aspektów ekonomicznych, społecznych i środowiskowych. Miasto jest złożonym i dynamicznym systemem obejmującym różne wzajemnie powiązane procesy przestrzenne, społeczne, gospodarcze i fizyczne, podlegające czasowym zmianom i nieustannie modyfikowane przez ludzkie działania. Technologie Big Data, Fog Computing i Edge Computing mają znaczący potencjał w różnych scenariuszach, dotyczących strategii zarządzania miastem i pozwolą ukryć techniczną złożoność infrastruktury SmartCity oraz udostępnić przetworzone dane. Jednym z najważniejszych aspektów jest przygotowanie środowiska, które pozwoli na przygotowania dokładnych, przekrojowych i czasowych prognoz opartych na wszechobecnych danych czasoprzestrzennych o dużej objętości, dużej prędkości i dużej różnorodności.
W ramach projektu MARVEL przygotowana zostanie uniwersalna platforma obliczeniowa w modelu Edge-to-Fog-to-Cloud, która pozwoli zintegrować sygnały z różnorodnych sensorów i poprzez zastosowanie inteligentnych analiz do rozpoznawania audiowizualnych scen umożliwi wykrywanie zdarzeń w środowisku inteligentnego miasta. Proponowane rozwiązanie będzie gromadzić, analizować i eksplorować dane z audiowizualnych strumieni danych aby wesprzeć decydentów w podejmowaniu decyzji zmierzających do poprawiania jakości życia i usług dla obywateli w sposób odpowiedzialny i bez naruszania ograniczeń etycznych i prywatności. Osiągnie się to poprzez: (i) łączenie rozproszonych multimodalnych danych audiowizualnych na dużą skalę w czasie rzeczywistym; (ii) skrócenie czasu uzyskania wglądu do agregowanych danych; (iii) wspieranie automatycznego podejmowania decyzji na wszystkich poziomach modelu Edge-to-Fog-to-Cloud; oraz iv) dostarczanie spersonalizowanego, federacyjnego podejścia do uczenia się, w którym modele przetwarzania i reprezentacje danych są wspólnie projektowane i stale ulepszane z uwzględnieniem prywatności i poufności dostępu danych.

Konsorcjum MARVEL obejmuje 17 organizacji. Dwie z nich są głównymi dostawcami pól eksperymentalnych (Smart Cities), działając jako ewaluatorzy i walidatorzy proponowanych ram (MT, GRN), podczas gdy wiodąca na świecie w tej branży firma (IFAG) zapewni niezbędny sprzęt i wiedzę fachową do przeprowadzania eksperymentów. W zakresie analityki dźwięku, niezbędną wiedzę dostarczy pionierski start-up, wiodący w danej dziedzinie (AUD). W konsorcjum jest też wiodący dostawca technologii ICT z doświadczeniem w zakresie platform korporacyjnych, przetwarzania w chmurze i integracji sieciowej (ATOS); oraz czterech dostawców technologii bezpośrednio związanych z technologiami i usługami wymaganymi przez platformę MARVEL (INTRA, ITML, ZELUS, STS). Dostawcy ci wnoszą nie tylko swoją wiedzę technologiczną, ale także aspiracje przedsiębiorcze związane z ich rolą w inteligentnych miastach. Niezbędną infrastrukturę HPC zapewnia PCSS, który jest także kluczowym partnerem zapewniającym dostęp do polskiego Centrum Innowacji, które
będzie wykorzystywać wizję MARVEL Data Corpus-as-a-Service. Cele MARVEL wymagają znacznego wysiłku badawczego, a zatem są również napędzane przez sześć silnych i uzupełniających się zespołów badawczych: światowej klasy centrum badawcze zajmujące się usługami w zakresie cyberbezpieczeństwa (FORTH); dwie uczelnie o silnym profilu badawczym w zakresie analizy wymagań, analizy danych w oparciu o uczenie maszynowe i testowania bezpieczeństwa (AU, UNS); instytut z doświadczeniem w dostarczaniu technologii i usług w zakresie analizy dźwięku (TAU), instytut badawczy z dużym doświadczeniem w zakresie technologii AI i zarządzania Big Data (CNR) oraz instytucja badawcza specjalizująca się w analizie Big Data i Smart Cities (FBK). Wreszcie w skład konsorcjum MARVEL wchodzi organizacja zajmująca się kwestiami legislacji, prywatności i etyki (PN).

Partnerzy:

FOUNDATION FOR RESEARCH AND TECHNOLOGY HELLAS (FORTH) – Grecja,
INFINEON TECHNOLOGIES AG (IFAG) – Niemcy,
AARHUS UNIVERSITET (AU) – Dania,
ATOS SPAIN SA (ATOS) – Hiszpania,
CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE (CNR) – Włochy,
INTRASOFT INTERNATIONAL S.A. (INTRA) – Luksemburg,
FONDAZIONE BRUNO KESSLER (FBK) – Włochy,
AUDEERING GMBH (AUD) – Niemcy,
TAMPERE UNIVERSITY (TAU) – Finlandia,
PRIVANOVA SAS (PN) – Francja,
SPHYNX TECHNOLOGY SOLUTIONS AG (STS) – Szwajcaria,
COMUNE DI TRENTO (MI) – Włochy,
UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNICKIH NAUKA (UNS) – Serbia,
INFORMATION TECHNOLOGY FOR MARKET LEADERSHIP (ITML) – Grecja,
GREENROADS LIMITED (GRN) – Malta,
ZELUS IKE (ZELUS) – Grecja,
INSTYTUT CHEMII BIOORGANICZNEJ POLSKIEJ AKADEMII NAUK (PCSS) – Polska

Data rozpoczęcia: 2021-01-01
Data zakończenia: 2023-12-31
Rola: Partner
Pochodzenie: Projekt zagraniczny
Finansowanie: H2020