Objetivos

O projeto visa o desenvolvimento de uma framework baseada em técnicas de machine learning que permitam um planeamento e operações mais inteligentes e sustentáveis de aplicações de IoT e Edge Computing. Estas técnicas irão complementar a abordagem tradicional de dimensionamento vertical com o dimensionamento horizontal de aplicações de IoT e de Edge Computing. A framework MIRAI será composta pelos MIRAI Framework Building Blocks (MFBB). Os principais componentes de MFBB que os parceiros industriais e académicos do consórcio propõem são: a) algoritmos e mecanismos de IA para implantação com eficiência energética e eficiência de recursos e adaptação ao tempo de execução das aplicações de IoT e Edge Computing; b) modelos e técnicas de IA distribuídos que escalam vertical/horizontalmente para garantir tomadas de decisões de elevada qualidade; c) algoritmos e técnicas avançadas de IA para uma aprendizagem contínua e progressiva sob incerteza e ruído, sendo fatores críticos para aplicações de IoT em setores vitais como a indústria de transporte; d) metodologias inovadoras para o desenvolvimento, aprendizagem e avaliação de modelos sem acesso direto aos dados; e) novas soluções para garantir confiança e qualidade num ecossistema heterogéneo.

Esta framework será testada em 6 use-cases diferentes: Saúde e Logística (liderado pela Sony); Sistema distribuídos de energia renovável (liderado pela 3E); Segurança num ecossistema IoT (liderado pela NOSi), Gestão de tráfego e mobilidade (liderado pela Macq) e Gestão de águas (liderado pela Shayp).

Cofinanciado por: