SM4RTENANCE
Trusted Data Sharing for Manufacturing Equipment Industry
Periodo: Ottobre 2023 - Settembre 2026SM4RTENANCE mira a collegare gli ecosistemi chiave, gli standard, le strutture di sperimentazione e i blocchi funzionali dei DATA SPACE nel settore manifatturiero. L'obiettivo è garantire la crescita, lo sviluppo e la scalabilità delle attività di manutenzione predittiva multi-stakeholder e della gestione della supply chain, adottando il principio comune europeo dei DATA SPACE, sia dal punto di vista tecnico che legale/commerciale.
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PROGETTI CORRELATI
SAGE
The Data Space for a Sustainable Green Europe
Periodo: Marzo 2025 – Marzo 2028SAGE intende creare un Green Deal Data Space (GDDS) pienamente operativo, volto a migliorare l’accessibilità, l’integrazione e l’utilizzo dei dati ambientali in tutta l’UE, per sostenere i pilastri chiave del Green Deal europeo: Zero Pollution, Climate Adaptation, Biodiversity, e il Circular Economy Action Plan. SAGE si basa sulla comunità e sui risultati del progetto GDDS GREAT e si allinea con l’obiettivo strategico del programma Digital Europe in materia di AI, cybersecurity, advanced computing e data infrastructure e della European Strategy for Data.
Mai Troppo Tardi
Per praticare l’innovazione sociale
Periodo: Maggio 2020 – Ottobre 2025“Mai Troppo Tardi” è un progetto di innovazione sociale che mira a sviluppare, consolidare ed estendere pratiche innovative per rispondere ai bisogni di due segmenti di popolazione: i giovani under 30 e i senior over 65 con difficoltà di accesso ai servizi digitali. Unire le “debolezze” di queste due fasce di popolazione può trasformarle in punti di forza attraverso un percorso di trasferimento di competenze basato sullo scambio intergenerazionale. Finanziato dal Fondo di Innovazione Sociale della Presidenza del Consiglio dei Ministri e dalla Fondazione Social Venture Giordano dell’Amore.
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BIG DIVE
Hacking Development, Visualization and Data Science
Periodo: 2012 – 2020Programma formativo intensivo volto al training di figure professionali esperte nella gestione e nella valorizzazione di BIG DATA. I partecipanti affrontano le tematiche di Data Science, Machine e Deep Learning, Data Visualization e Data Engineering attraverso lezioni frontali e sviluppo di progetti reali.
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