OBIETTIVO PRINCIPALE DELL'OPERAZIONE
Iniziativa finanziata dal MUR — Ministero dell'Università e della Ricerca, D.D. n. 307 del 18/03/2025, a sostegno di iniziative per il rafforzamento delle filiere strategiche, la messa in rete di forme di aggregazione tra i soggetti della ricerca e lo sviluppo di competenze per la specializzazione intelligente, la transizione industriale e l'imprenditorialità. Azione 1.1.2 — Sostegno a un numero limitato di filiere strategiche della ricerca (RISE); Azione 1.1.3b — Sostegno alla validazione e messa in rete di forme di aggregazione che aiutino la contaminazione del sistema della ricerca (NET).
 
DESCRIZIONE
Sviluppo di metodologie, modelli, algoritmi e tecniche per la costruzione di ecosistemi intelligenti basati su digital twin (DTSE), fondati su un modello di elaborazione distribuita Edge-Cloud-HPC che consente di bilanciare i carichi computazionali, ridurre la latenza e migliorare resilienza e privacy.
 

CUP: B89H26000160005 (RISE) — B82F26000140005 (NET) 
IMPORTO TOTALE: n/d
IMPORTO FINANZIATO: € 91.500,00 (RISE) — € 115.000,00 (NET)

INIZIO PROGETTO: n/d
FINE PREVISTA: n/d

CONTATTO:
[email protected] | www.netservice.eu

Echo-Twin rende gli ecosistemi di digital twin più intelligenti attraverso un'elaborazione distribuita Edge-Cloud-HPC.

Echo-Twin è un progetto finanziato dal MUR a sostegno del rafforzamento delle filiere strategiche della ricerca, della messa in rete di forme di aggregazione tra soggetti della ricerca e dello sviluppo di competenze per la specializzazione intelligente e la transizione industriale.

Il progetto si propone di sviluppare metodologie, modelli, algoritmi e tecniche per la costruzione di ecosistemi intelligenti basati su digital twin, in grado di bilanciare i carichi computazionali, ridurre la latenza e migliorare resilienza e privacy.

Un modello distribuito Edge-Cloud-HPC per i digital twin

Echo-Twin sviluppa metodologie, modelli, algoritmi e tecniche per costruire ecosistemi intelligenti basati su digital twin (Digital Twin System Ecosystems, DTSE), fondati su un modello di elaborazione distribuita che integra edge computing, cloud e calcolo ad alte prestazioni (HPC), permettendo di distribuire i carichi computazionali nel modo più efficiente, riducendo la latenza e migliorando resilienza e protezione dei dati.

Tecnologie e ambiti applicativi

Digital Twin System Ecosystems (DTSE)

Ecosistemi intelligenti basati su gemelli digitali per la modellazione e simulazione di sistemi complessi.

Elaborazione distribuita Edge-Cloud-HPC

Bilancia i carichi computazionali tra dispositivi edge, infrastrutture cloud e risorse di calcolo ad alte prestazioni.

 
Reti di inferenza potenziate da workflow
Reti di inferenza potenziate da workflow distribuiti, progettate per ridurre la latenza e migliorare resilienza e privacy.
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