Gaia-X, el Cloud federado Europeo

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GAIA-X

Gaia-X, el Cloud federado Europeo

Yoel González | jul 30, 2020

GAIA-X , conocida popularmente como la nueva plataforma Cloud federada Europea, es un proyecto para el desarrollo de una infraestructura de datos eficiente, competitiva, segura y fiable para la Unión Europea. Los objetivos del proyecto son la preservación de una soberanía de datos europea, la reducción de la dependencia de proveedores internacionales como las grandes plataformas digitales americanas, el aumento del atractivo de los servicios en la nube a gran escala mediante ofertas de servicios más fiables, y la creación de un ecosistema de innovación que permita a Europa salir del letargo tecnológico en el que ha caído en los últimos años.

En la actualidad, unas 300 empresas están creando un marco de referencia sólido sobre el que construir GAIA-X. Para ello, estas empresas han presentado un plan para crear una organización internacional sin ánimo de lucro cuyo objetivo sea el desarrollo de una solución técnica y de un marco de referencia regulatorio. Este proyecto se caracteriza por su transparencia e inclusividad, por lo que la cooperación activa está abierta a todo tipo de organizaciones o empresas. Estas organizaciones incluyen compañías tecnológicas de todos los tamaños para desarrollar propuestas acertadas desde el punto de vista de los proveedores de servicios y enfocadas en la demanda de los usuarios.

Más de 40 casos de uso en diferentes ámbitos han sido propuestos para mostrar el potencial de GAIA-X y su valor añadido en diversas industrias: Industria 4.0, Salud, Finanzas, Energía, Sector Público, Energía, Movilidad, Agricultura y Vida Inteligente. Estos casos han sido propuestos por diversas compañías y organizaciones europeas, aunque la lista permanece abierta para cualquier organización interesada en proponer otras nuevas.

Algunos de los casos más representativos de estas categorías son los siguientes:

Industria 4.0. Mantenimiento Predictivo.

Ejemplo práctico y desafíos: 

Captura de pantalla 2020-07-30 a las 17.21.52En el sector del manufacturing, la monitorización de la planta industrial es crucial a la hora de asegurar una operativa efectiva y sostenible. El mantenimiento que se debe de realizar, puede llevarse a cabo de forma reactiva o preventiva, es decir, esperando a que algo se rompa para cambiarlo(deteniendo el proceso de producción) o invirtiendo en mantenimiento periódico y obteniendo recambios antes de que sean necesarios para evitargastos innecesarios.

Para ello, se pueden detectar anomalías en datos y procesos para identificar y prevenir situaciones críticas antes de que ocurran. Una herramienta habitual en este tipo de procesos es la Inteligencia Artificial (IA) y el entrenamiento automático (ML).

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Valor añadido por Gaia-X:

  • GAIA-X permite crear una infraestructura que ayuda a generar un modelo para el reconocimiento con acceso a fuentes de datos más allá de la propia compañía, para de esta forma, mejorar la precisión de las predicciones.
  • Proporciona almacenamiento autónomo y seguro compartimentando el modelo de ML y separándolo de otros datos sensibles pertenecientes a otras capas del negocio.
  • Por último, se garantiza que el algoritmo de ML se reentrene periódicamente, almacenando de forma segura los diferentes modelos y asegurando la autonomía y control de los datos.

Salud. Plataforma Unity para la gestión e investigación de crisis médicas.

Ejemplo práctico y desafíos:

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¿Es suficiente el número de plazas de cuidados intensivos para combatir de forma efectiva pandemias en tiempos de crisis? ¿Qué medidas deberían tomarse para mejorar la respuesta ante el virus? En primer lugar, las enfermedades infecciosas han demostrado que pueden desarrollarse y evolucionar rápidamente, y por ello es más importante que nunca tomar buenas decisiones con poco margen de error para evitar la transmisión de la enfermedad y la sobrecarga de los servicios de emergencia. En segundo lugar, para el tratamiento de las personas infectadas, es crucial disponer de toda la información adicional posible para desarrollar un plan de recuperación.

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Valor añadido por Gaia-X:

  • La confianza en un entorno cloud seguro promueve la participación activa de los pacientes en la recolección de datos. Esto reduce el trabajo administrativo del personal médico y al mismo tiempo, el procesado digital reduce el contacto con pacientes infectados disminuyendo las posibilidades de contagio.
  • Los datos recogidos de los pacientes pueden hacerse anónimos y ser utilizados por instituciones de investigación, que utilizando métodos de análisis de datos (como ML), puedan descubrir y desarrollar tratamientos para diversas patologías existentes.
  • El intercambio de información y la más eficiente investigación y desarrollo de nuevos fármacos y vacunas, se ven potenciados por una plataforma digital integrada.

Agricultura. Agri-Gaia.

Ejemplo práctico y desafíos:

De todos los sectores de nuestra economía, el mayor incremento en la productividad se ha producido en el campo de la agricultura. La digitalización es el siguiente paso para continuar por este camino y modelar los procesos agroalimentarios del siglo XXI.

La agricultura afronta grandes desafíos, como la incesante presión por reducir los precios, el cambio climático, guerras comerciales, etc. Todos estos factores acentúan la necesidad de incrementar la eficiencia y efectividad de los procesos de producción y la continua adaptación a nuevas situaciones y condiciones.

La digitalización hace posible rastrear la procedencia de los alimentos, mejorando su trazabilidad y registrando los diversos pasos desde la siembra hasta el plato.

Agri-Gaia esta diseñado como una infraestructura descentralizada de intercambio de datos y algoritmos de agricultura. Una plataforma central ofrece los servicios, datos y algoritmos básicos relevantes en el sector de la agricultura basado en un amplio rango de productos, permitiendo a los granjeros mover sus datos libremente entre diferentes plataformas cloud y utilizarlos con libertad.

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Valor añadido por Gaia-X:

  • Agri-Gaia crea un ecosistema de AI para la industria agroalimentaria cerrando el circulo de la adquisición de datos de maquinaria agrícola, entreno de algoritmos en servidores y la continua optimización de estos.
  • Se potencia la eficiencia y la agricultura sostenible.
  • Permite la interconexión con otras industrias, reconociendo interrelaciones y optimizando las correspondientes cadenas de proceso.

Vida inteligente. Eficiencia energética.

Ejemplo práctico y desafíos:

Captura de pantalla 2020-07-30 a las 18.02.23Hoy en día, el 35% de la energía final es consumida en nuestros hogares. En Alemania, como parte de la estrategia de eficiencia energética en edificios, se pretende que para 2050 se pueda tener una gran mayoría de edificios neutrales en carbono. Esto significa edificios con una reducción significativa de consumo energético, y que además esta energía proceda de fuentes propias o de energías renovables.

Para alcanzar esta meta, es necesario usar soluciones inteligentes que incrementen la eficiencia energética (IoT en el hogar) y una red que permita comunicar a consumidores, productores y sistemas de almacenamiento en tiempo real para poder equilibrar consumo, producción y almacenamiento a lo largo de diferentes edificios, gestionando diferentes procesos como gestión energética inteligente, conexión a la red, distribución, etc.

Captura de pantalla 2020-07-30 a las 18.07.09Valor añadido por Gaia-X:

Para conseguir incrementar significativamente la eficiencia energética en edificios individuales y ciudades inteligentes, es necesario crear redes interoperables a través de las diferentes barreras físicas y regulatorias existentes. Para ello, se necesita un sistema cloud con reglas de gobernanza y políticas claras de protección de datos.

Una solución de este estilo, estaría definida como una estructura crítica, y estaría sujeta a regulaciones especiales. De esta forma, un sistema distribuido de gestión europeo regulado, podría garantizar este servicio y proteger el acceso de todos los participantes (residentes, propietarios, proveedores de energía, etc.), permitiendo el uso de los datos para diseñar soluciones inteligentes como las predicciones de consumo o el diseño de estrategias de eficiencia energética.

En definitiva, es posible afirmar que Gaia-X supondrá un impulso definitivo para la seguridad de los datos y la industria tecnológica europea, retomando el camino de la innovación y el crecimiento del que Europa se descolgó hace tiempo.

Fuente imágenes:

Nimbl Ripple Framework

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