Beschreibung
Diese Einrichtung stellt die Hardware für den AgrospAI Data Space bereit, der mit dem agrifoodTEF Data Space verbunden ist und unter anderem Compute-to-Data-Funktionen und mehrere Datenraumkonfigurationen für die Ausführung von Datenverarbeitungsdiensten, einschließlich KI und insbesondere Deep Learning, bietet. Der Datenraum wird durch einen Cluster gesichert, der zusammen 280 CPU-Kerne, 1,7 TB CPU-Speicher, 6 GPUs mit insgesamt 288 GB GPU-Speicher und 28 TB High-Speed-Speicher bietet.
Was könnte durch diese Einrichtung angeboten werden?
Der AgrospAI Data Space Cluster bietet eine hochmoderne Umgebung für die End-to-End-Validierung von KI- und Robotersystemen, die Folgendes ermöglicht:
(1) Föderierte Compute-to-Data-Operationen in AgrospAI- und agrifoodTEF-Datenräumen, die einen sicheren Zugriff auf verteilte Datensätze ermöglichen, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen.
(2) Großsimulation und reales Benchmarking für KI-Modelle und Roboterplattformen, von autonomen Bodenfahrzeugen bis hin zu intelligenten Manipulatoren, einschließlich Leistung und Verhalten unter variablen Umgebungsbedingungen.
(3) Rapid Prototyping mit Echtzeit-Rückkopplungsschleifen, Unterstützung der iterativen Entwicklung und Abstimmung von Algorithmen für Wahrnehmung, Planung und Kontrolle.
(4) Benutzerdefiniertes Algorithmus-Benchmarking auf massiven agroindustriellen Datensätzen, einschließlich Computer Vision, LiDAR und Sensorfusionsdaten, um Genauigkeit, Robustheit und Skalierbarkeit zu bewerten.
(5) Edge-to-Cloud-Leistungstests, die eine nahtlose Bewertung von KI-Workloads über heterogene Bereitstellungen hinweg ermöglichen, von eingebetteten Robotikplattformen bis hin zu Cloud-basierten KI-Diensten.
(6) Hochdurchsatz-Datenanalysen für tiefe Systemeinblicke, das Erkennen von Engpässen, die Optimierung der Ressourcennutzung und die Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit.
(7) Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Compliance-Tests, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Roboterlösungen die höchsten Standards für Betriebssicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und industrielle Robustheit erfüllen.
(1) Föderierte Compute-to-Data-Operationen in AgrospAI- und agrifoodTEF-Datenräumen, die einen sicheren Zugriff auf verteilte Datensätze ermöglichen, ohne den Datenschutz zu beeinträchtigen.
(2) Großsimulation und reales Benchmarking für KI-Modelle und Roboterplattformen, von autonomen Bodenfahrzeugen bis hin zu intelligenten Manipulatoren, einschließlich Leistung und Verhalten unter variablen Umgebungsbedingungen.
(3) Rapid Prototyping mit Echtzeit-Rückkopplungsschleifen, Unterstützung der iterativen Entwicklung und Abstimmung von Algorithmen für Wahrnehmung, Planung und Kontrolle.
(4) Benutzerdefiniertes Algorithmus-Benchmarking auf massiven agroindustriellen Datensätzen, einschließlich Computer Vision, LiDAR und Sensorfusionsdaten, um Genauigkeit, Robustheit und Skalierbarkeit zu bewerten.
(5) Edge-to-Cloud-Leistungstests, die eine nahtlose Bewertung von KI-Workloads über heterogene Bereitstellungen hinweg ermöglichen, von eingebetteten Robotikplattformen bis hin zu Cloud-basierten KI-Diensten.
(6) Hochdurchsatz-Datenanalysen für tiefe Systemeinblicke, das Erkennen von Engpässen, die Optimierung der Ressourcennutzung und die Verbesserung der Modellinterpretierbarkeit.
(7) Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Compliance-Tests, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Roboterlösungen die höchsten Standards für Betriebssicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und industrielle Robustheit erfüllen.
