Vi presentiamo il progetto DECICE

Il progetto DECICE (Deep-Learning based Cognitive Computing Engine) si propone di creare un motore di calcolo cognitivo basato sull’apprendimento automatico (machine learning) e sulle reti neurali profonde (Deep Learning), per supportare la creazione di sistemi intelligenti autonomi. Uno dei principali obiettivi del progetto è quello di creare una federazione di sistemi informativi, ovvero un sistema in cui diversi sistemi possono collaborare e condividere informazioni per fornire una risposta più precisa e completa alle richieste degli utenti.

Il progetto è finanziato dall’Unione Europea e vede TOP-IX all’interno del consorzio che ha sviluppato la proposta.

Il motore di calcolo cognitivo di DECICE è basato sull’utilizzo di algoritmi di machine learning, una tecnologia che si è dimostrata efficace in molte aree, come il riconoscimento delle immagini e il linguaggio naturale.
La federazione di sistemi informativi creata da DECICE consentirà ai diversi sistemi di collaborare e condividere informazioni, il che aumenterà notevolmente la precisione e la completezza delle risposte fornite agli utenti. Inoltre, questo sistema consentirà anche di gestire grandi quantità di dati, poiché ogni sistema contribuirà con le proprie informazioni e conoscenze.

Un altro aspetto importante del progetto DECICE è la creazione di un Digital Twin, una copia virtuale di un sistema o processo reale, che consente di simulare e analizzare il comportamento del sistema in questione in modo da ottimizzare la sua performance.

Il progetto DECICE riunisce un team di ricercatori e aziende leader del settore da tutta Europa, tra cui università, centri di ricerca e aziende che operano in diversi campi. Insieme, questi partner lavoreranno per sviluppare la federazione di sistemi informativi di DECICE e per dimostrarne l’efficacia attraverso una serie di dimostrazioni in ambienti reali.

L’evento di kick-off – il primo in presenza – si terrà il 28 e 29 marzo a Göttingen.

Per avere informazioni in tempo reale sul progetto è possibile seguire il profilo LinkedIn e quello Twitter.