AI-augmented automation for efficient DevOps, a model-based framework for continuous development At RunTime in cyber-physical systems
Veřejná podpora
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
Program
Společná technologická iniciativa ECSEL
Veřejná soutěž
—
Hlavní účastníci
Vysoké učení technické v Brně / Fakulta informačních technologií
Druh soutěže
M2 - Mezinárodní spolupráce
Číslo smlouvy
MSMT-17739/2021-3/15
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
AI-augmented automation for efficient DevOps, a model-based framework for continuous development At RunTime in cyber-physical systems
Anotace anglicky
The project targets the development of a model-based framework to support teams during the automated continuous development of CPSs by means of integrated AI-augmented solutions. The overall AIDOaRT infrastructure will work with existing data sources, including traditional IT monitoring, log events, along with software models and measurements. The infrastructure is intended to operate within the DevOps process combining software development and information technology (IT) operations. Moreover, AI technological innovations have to ensure that systems are designed responsibly and contribute to our trust in their behaviour.
Vědní obory
Kategorie VaV
AP - Aplikovaný výzkum
OECD FORD - hlavní obor
20206 - Computer hardware and architecture
OECD FORD - vedlejší obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika<br>JC - Počítačový hardware a software
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Tým FIT VUT v Brně úspěšně završil svoji účast ve velkém evropském projektu AIDOaRt mezinárodní iniciativy Chips JU. Výsledkem je systém využívající metod strojového učení k optimalizaci nastavení parametrů a fúzi senzorických dat, např. radaru a kamery.
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 4. 2021
Ukončení řešení
30. 9. 2024
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
10. 2. 2024
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP25-MSM-8A-U
Datum dodání záznamu
27. 6. 2025
Finance
Celkové uznané náklady
7 352 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
4 778 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
2 573 tis. Kč