A participação do LIP nos projetos AI4EOSC e iMagine
"AI4EOSC e iMagine vão implementar e explorar a inteligência artificial, deep learning e machine learning para melhor servir a comunidade científica."
A investigação científica e industrial, bem como a crescente utilização de quantidades massivas de dados, justificam a crescente aposta em inteligência artificial, deep learning e machine learning nestes domínios. É assim que surgem os projetos AI4EOSC (Artificial Intelligence for the European Open Science Cloud), e iMagine (Imaging Data and Services for Aquatic science) que contam com a participação do grupo de computação distribuída e infraestruturas digitais do LIP.
No projeto AI4EOSC, o LIP contribuirá para o desenvolvimento, validação e disponibilização de uma plataforma para machine learning. É de destacar que o LIP está inteiramente responsável por assegurar o software e a qualidade dos serviços, aplicações e dados. No projeto iMagine, a mesma plataforma será aplicada em casos de uso na área das ciências do meio aquático. O projeto iMagine conta ainda com a participação da Infraestrutura Nacional de Computação Distribuída (INCD), em que o LIP também participa no desenvolvimento, operação e coordenação.
Os dois projetos tiveram início em setembro de 2022. São financiados no âmbito do European Open Science Cloud (EOSC) para melhorar a oferta de AI, deep learning e machine learning na Europa, disponibilizando à comunidade científica acesso a estas tecnologias de ponta.
Uma das principais ferramentas que irá contribuir para este impulso europeu é a plataforma DEEP, inicialmente desenvolvida no projeto DEEP-Hybrid-DataCloud. Até aqui, a plataforma esteve ao serviço dos investigadores europeus para que pudessem desenvolver e treinar modelos de machine learning e deep learning.
As melhorias já projetadas para a plataforma garantem novas funcionalidades de alto nível, permitindo que os utilizadores poupem tempo para obterem resultados e aumentando a produtividade ao criar novas ferramentas analíticas, produtos e serviços.
Importa ainda realçar que um dos maiores compromissos deste novo projeto é assegurar que os produtos da investigação – dados, modelos, metadados ou publicações – aderem aos princípios da ciência aberta e dos dados FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), que são atualmente promovidos no âmbito do EOSC.