The Edge, the Cloud and the Supercomputer: Welcome to the Age of the Digital Continuum!

International audienceAvec la croissance spectaculaire de l'Internet des objets (IoT - Internet of Things), le traitement sur des dispositifs connectés en périphérie (edge) est apparu comme un moyen pertinent de décharger le traitement et l'analyse des données des clouds centralisés vers ces appareils qui servent de sources de données (souvent dotés de certaines capacités de traitement). Cela conduit à de nouveaux défis dans les façons de répartir le traitement à travers les infrastructures cloud, edge ou hybrides cloud/edge. L'image complète est en fait plus grande, les appareils IoT et les clouds sont des pièces d'un plus grand puzzle comprenant aussi les supercalculateurs les plus puissants, dans ce qui est maintenant appelé le « Continuum numérique » (digital continuum).Cet exposé portera sur l'émergence de ce terme, sur ses motivations et défis associés. Il traite de la convergence continue des concepts et des technologies sous-jacentes, aux frontières de plusieurs domaines, dont l'informatique distribuée, l'analyse Big Data, le calcul haute performance et l'intelligence artificielle. [Vidéo en ligne]</a

Recent Advances in Internet of Things Solutions for Early Warning Systems: A Review

none5noNatural disasters cause enormous damage and losses every year, both economic and in terms of human lives. It is essential to develop systems to predict disasters and to generate and disseminate timely warnings. Recently, technologies such as the Internet of Things solutions have been integrated into alert systems to provide an effective method to gather environmental data and produce alerts. This work reviews the literature regarding Internet of Things solutions in the field of Early Warning for different natural disasters: floods, earthquakes, tsunamis, and landslides. The aim of the paper is to describe the adopted IoT architectures, define the constraints and the requirements of an Early Warning system, and systematically determine which are the most used solutions in the four use cases examined. This review also highlights the main gaps in literature and provides suggestions to satisfy the requirements for each use case based on the articles and solutions reviewed, particularly stressing the advantages of integrating a Fog/Edge layer in the developed IoT architectures.openEsposito M.; Palma L.; Belli A.; Sabbatini L.; Pierleoni P.Esposito, M.; Palma, L.; Belli, A.; Sabbatini, L.; Pierleoni, P

A Distributed Multi-Sensor Machine Learning Approach to Earthquake Early Warning

International audienc

Intelligence artificielle: Les défis actuels et l'action d'Inria - Livre blanc Inria

Livre blanc Inria N°01International audienceInria white papers look at major current challenges in informatics and mathematics and show actions conducted by our project-teams to address these challenges. This document is the first produced by the Strategic Technology Monitoring & Prospective Studies Unit. Thanks to a reactive observation system, this unit plays a lead role in supporting Inria to develop its strategic and scientific orientations. It also enables the institute to anticipate the impact of digital sciences on all social and economic domains. It has been coordinated by Bertrand Braunschweig with contributions from 45 researchers from Inria and from our partners. Special thanks to Peter Sturm for his precise and complete review.Les livres blancs d’Inria examinent les grands défis actuels du numérique et présentent les actions menées par noséquipes-projets pour résoudre ces défis. Ce document est le premier produit par la cellule veille et prospective d’Inria. Cette unité, par l’attention qu’elle porte aux évolutions scientifiques et technologiques, doit jouer un rôle majeur dans la détermination des orientations stratégiques et scientifiques d’Inria. Elle doit également permettre à l’Institut d’anticiper l’impact des sciences du numérique dans tous les domaines sociaux et économiques. Ce livre blanc a été coordonné par Bertrand Braunschweig avec des contributions de 45 chercheurs d’Inria et de ses partenaires. Un grand merci à Peter Sturm pour sa relecture précise et complète. Merci également au service STIP du centre de Saclay – Île-de-France pour la correction finale de la version française