Opis
Obiekt ten zapewnia sprzęt dla przestrzeni danych AgrospAI, która jest połączona z przestrzenią danych agrofoodTEF i oferuje między innymi możliwości przetwarzania danych i wiele konfiguracji pomieszczeń danych do uruchamiania usług przetwarzania danych, w tym AI, a zwłaszcza Deep Learning. Przestrzeń danych jest wspierana przez klaster, który łącznie zapewnia 280 rdzeni procesora, 1,7 TB pamięci procesora, 6 GPU zapewniających łącznie 288 GB pamięci GPU i 28 TB szybkiej pamięci masowej.
Co można zaoferować za pośrednictwem tego obiektu?
Klaster AgrospAI Data Space zapewnia najnowocześniejsze środowisko do kompleksowej walidacji systemów sztucznej inteligencji i robotów, umożliwiając:
(1) Sfederowane operacje przetwarzania danych w przestrzeniach danych AgrospAI i agrofoodTEF, umożliwiające bezpieczny dostęp do rozproszonych zbiorów danych bez uszczerbku dla prywatności danych.
(2) Symulacja na dużą skalę i analiza porównawcza w warunkach rzeczywistych dla modeli sztucznej inteligencji i platform zrobotyzowanych, od autonomicznych pojazdów naziemnych po inteligentne manipulatory, w tym osiągi i zachowanie w zmiennych warunkach środowiskowych.
(3) Szybkie prototypowanie z pętlami sprzężenia zwrotnego w czasie rzeczywistym, wspierające iteracyjny rozwój i dostrajanie algorytmów percepcji, planowania i kontroli.
(4) Niestandardowa analiza porównawcza algorytmów na ogromnych zbiorach danych rolno-przemysłowych, w tym danych dotyczących wizji komputerowej, LiDAR i fuzji czujników, w celu oceny dokładności, solidności i skalowalności.
(5) Testowanie wydajności od brzegu do chmury, umożliwiające płynną ocenę obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją w heterogenicznych wdrożeniach, od wbudowanych platform robotyki po usługi sztucznej inteligencji oparte na chmurze.
(6) Wysokoprzepustowa analiza danych do głębokiego wglądu w system, identyfikacja wąskich gardeł, optymalizacja wykorzystania zasobów i poprawa interpretowalności modelu.
(7) Testy bezpieczeństwa, niezawodności i zgodności, zapewniające, aby rozwiązania zrobotyzowane oparte na sztucznej inteligencji spełniały najwyższe standardy bezpieczeństwa operacyjnego, zgodności z przepisami i odporności przemysłowej.
(1) Sfederowane operacje przetwarzania danych w przestrzeniach danych AgrospAI i agrofoodTEF, umożliwiające bezpieczny dostęp do rozproszonych zbiorów danych bez uszczerbku dla prywatności danych.
(2) Symulacja na dużą skalę i analiza porównawcza w warunkach rzeczywistych dla modeli sztucznej inteligencji i platform zrobotyzowanych, od autonomicznych pojazdów naziemnych po inteligentne manipulatory, w tym osiągi i zachowanie w zmiennych warunkach środowiskowych.
(3) Szybkie prototypowanie z pętlami sprzężenia zwrotnego w czasie rzeczywistym, wspierające iteracyjny rozwój i dostrajanie algorytmów percepcji, planowania i kontroli.
(4) Niestandardowa analiza porównawcza algorytmów na ogromnych zbiorach danych rolno-przemysłowych, w tym danych dotyczących wizji komputerowej, LiDAR i fuzji czujników, w celu oceny dokładności, solidności i skalowalności.
(5) Testowanie wydajności od brzegu do chmury, umożliwiające płynną ocenę obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją w heterogenicznych wdrożeniach, od wbudowanych platform robotyki po usługi sztucznej inteligencji oparte na chmurze.
(6) Wysokoprzepustowa analiza danych do głębokiego wglądu w system, identyfikacja wąskich gardeł, optymalizacja wykorzystania zasobów i poprawa interpretowalności modelu.
(7) Testy bezpieczeństwa, niezawodności i zgodności, zapewniające, aby rozwiązania zrobotyzowane oparte na sztucznej inteligencji spełniały najwyższe standardy bezpieczeństwa operacyjnego, zgodności z przepisami i odporności przemysłowej.
