Description
Cette installation fournit le matériel pour l'AgrospAI Data Space, qui est fédéré avec l'agrofoodTEF Data Space et offre, entre autres, des capacités de calcul en données et de multiples configurations de salles de données pour l'exécution de services de traitement de données, y compris l'IA et en particulier le Deep Learning. L'espace de données est soutenu par un cluster qui, combiné, fournit 280 cœurs de processeur, 1,7 To de mémoire CPU, 6 GPU fournissant un total de 288 Go de mémoire GPU et 28 To de stockage haute vitesse.
Qu'est-ce qui pourrait être offert par cette installation?
AgrospAI Data Space Cluster fournit un environnement de pointe pour la validation de bout en bout de l'IA et des systèmes robotiques, permettant:
(1) Opérations fédérées de calcul à données dans les espaces de données AgrospAI et AgrofoodTEF, permettant un accès sécurisé aux ensembles de données distribués sans compromettre la confidentialité des données.
(2) Simulation à grande échelle et analyse comparative en conditions réelles pour les modèles d'IA et les plateformes robotiques, depuis les véhicules au sol autonomes jusqu'aux manipulateurs intelligents, y compris les performances et le comportement dans des conditions environnementales variables.
(3) Prototypage rapide avec boucles de rétroaction en temps réel, supportant le développement itératif et le réglage d'algorithmes pour la perception, la planification et le contrôle.
(4) Analyse comparative personnalisée d'algorithmes sur des ensembles de données agro-industrielles massives, y compris la vision par ordinateur, le LiDAR et les données de fusion de capteurs, pour évaluer la précision, la robustesse et l'évolutivité.
(5) Tests de performance Edge-to-cloud, permettant une évaluation transparente des charges de travail de l'IA dans des déploiements hétérogènes, des plateformes robotiques intégrées aux services d'IA basés sur le cloud.
(6) Analyse de données à haut débit pour des informations approfondies sur le système, l'identification des goulets d'étranglement, l'optimisation de l'utilisation des ressources et l'amélioration de l'interprétabilité des modèles.
(7) Tests de sécurité, de fiabilité et de conformité, garantissant que les solutions robotiques basées sur l'IA répondent aux normes les plus élevées en matière de sécurité opérationnelle, de conformité réglementaire et de robustesse industrielle.
(1) Opérations fédérées de calcul à données dans les espaces de données AgrospAI et AgrofoodTEF, permettant un accès sécurisé aux ensembles de données distribués sans compromettre la confidentialité des données.
(2) Simulation à grande échelle et analyse comparative en conditions réelles pour les modèles d'IA et les plateformes robotiques, depuis les véhicules au sol autonomes jusqu'aux manipulateurs intelligents, y compris les performances et le comportement dans des conditions environnementales variables.
(3) Prototypage rapide avec boucles de rétroaction en temps réel, supportant le développement itératif et le réglage d'algorithmes pour la perception, la planification et le contrôle.
(4) Analyse comparative personnalisée d'algorithmes sur des ensembles de données agro-industrielles massives, y compris la vision par ordinateur, le LiDAR et les données de fusion de capteurs, pour évaluer la précision, la robustesse et l'évolutivité.
(5) Tests de performance Edge-to-cloud, permettant une évaluation transparente des charges de travail de l'IA dans des déploiements hétérogènes, des plateformes robotiques intégrées aux services d'IA basés sur le cloud.
(6) Analyse de données à haut débit pour des informations approfondies sur le système, l'identification des goulets d'étranglement, l'optimisation de l'utilisation des ressources et l'amélioration de l'interprétabilité des modèles.
(7) Tests de sécurité, de fiabilité et de conformité, garantissant que les solutions robotiques basées sur l'IA répondent aux normes les plus élevées en matière de sécurité opérationnelle, de conformité réglementaire et de robustesse industrielle.
