NOUS une sensores, plataformas cloud y superordenadores para avanzar hacia una Europa más digital y conectada.
La nube ya no vive en un único sitio. Los datos nacen en sensores y máquinas, viajan por redes 5G, se procesan en microcentros cerca del origen y, cuando hace falta, saltan a supercomputadores o incluso a aceleradores cuánticos. El reto no es coleccionar más infraestructura, sino hacer que todo eso actúe como una sola plataforma: mover cargas y datos con baja latencia, interoperabilidad y control. Ahí es donde entra NOUS, una arquitectura abierta que conecta Edge, HPC y computación cuántica para convertir datos en decisiones, del milisegundo al mega proceso.
NOUS se plantea como una plataforma que combina tres piezas fundamentales: la potencia de cálculo para realizar tareas complejas, la conexión con los dispositivos y sensores que recogen datos en el terreno, y los sistemas que almacenan y organizan esa información a lo largo de su vida útil. Cada parte se desarrolla de forma específica para mejorar sus capacidades, pero todas están pensadas para integrarse y trabajar juntas, dando lugar a servicios avanzados en la nube que facilitan el uso de los datos de principio a fin.
Esa capa de servicios incluye, entre otros, laboratorios virtuales para probar algoritmos y pipelines sin tocar producción, y la sindicación con otras plataformas para acelerar la puesta en valor de datos y modelos en ecosistemas sectoriales y data spaces. Además, el proyecto arranca con cuatro casos de uso reales liderados por industria para validarlo en condiciones del mundo real.
El enfoque es netamente europeo, código abierto desde la base y trabajo coordinado con Data Spaces Support Centre, Gaia-X, FIWARE y EOSC, para que empresas y administraciones puedan capitalizar lo construido e integrarlo sin fricciones en sus espacios de datos.
¿Por qué importa ahora? Porque los casos de uso son híbridos por naturaleza. Una fábrica inteligente necesita inferencias en el borde para detener una línea a tiempo, pero también simulaciones intensivas en HPC para reconfigurar turnos y recetas. Una eléctrica cruza lecturas de campo con modelos pesados, una teleco orquesta funciones virtualizadas al vuelo y entrena modelos de tráfico, una administración abre datos y servicios que exigen latencias mínimas y cumplimiento normativo máximo. El valor está en poder elegir, en cada momento, el “lugar” óptimo para ejecutar y almacenar.
NOUS aterriza esa promesa con tres ideas sencillas
- Menos fricción para mover cargas (del edge al HPC y vuelta cuando convenga)
- Ciclo de vida del dato gobernado de punta a punta.
- Seguridad como elemento de diseño, no como parche.
En su hoja de ruta aparecen explícitamente la gestión del ciclo de vida de los datos, su compartición en data spaces y la ciberseguridad, tres pilares para generar confianza en despliegues multisectoriales.
Tecnológicamente, NOUS habla el idioma actual. Combina servicios en la nube con supercomputación, computación cuántica y equipos en el borde, incorpora enfoques distribuidos y federados, integra inteligencia artificial y aprendizaje automático, e incluso recurre al blockchain cuando puede aportar valor.
El proyecto se desarrolla en el marco del programa europeo Horizonte Europa, dentro del área de Digital, Industry & Space y del partenariado en Inteligencia Artificial, Datos y Robótica. El proyecto comenzó en enero de 2024 y se extenderá hasta diciembre de 2026, bajo la coordinación de la Fundación Instituto Internacional de Investigación en Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, con sede en España.
El proyecto reúne a 21 socios de 11 países europeos, combinando universidades, centros de investigación y empresas tecnológicas. Entre ellos se encuentran instituciones académicas como la Universidad de Salamanca en España o KU Leuven en Bélgica, grandes compañías como Telecom Italia y Hewlett-Packard, y organizaciones internacionales como la Eclipse Foundation o INESC TEC en Portugal. Esta mezcla de perfiles garantiza una visión plural y una capacidad real de llevar la innovación desde el laboratorio hasta el mercado.
¿Qué cambia para las organizaciones que lo adopten?
Primero, elasticidad real, una analítica que arranca en el borde puede escalar automáticamente a HPC cuando sube la complejidad, un modelo entrenado en cloud puede “bajar” al edge sin reescrituras extenuantes. Segundo, datos bajo control, políticas claras de almacenamiento, retención y borrado alineadas con normativas. Tercero, interoperabilidad práctica, conectores y reglas para compartir (y monetizar) datos y modelos con terceros en data spaces. Y cuarto, innovación sin riesgo gracias a los laboratorios virtuales, que permiten ensayar pipelines sobre datasets gemelos antes de tocar producción.
En la práctica, el camino de adopción puede empezar con tres movimientos muy concretos:
1) Mapear las cargas por su “afinidad” de ejecución qué debe ir a edge, qué a cloud, qué a HPC
2) Definir políticas de movimiento de datos (cuándo replicar, cuándo procesar en origen) junto a observabilidad extremo a extremo
3) Levantar un laboratorio virtual para validar pipelines con métricas comparables de coste/latencia/calidad antes de migrar.
A corto plazo, NOUS aspira a dejar una referencia abierta para quienes quieren construir plataformas híbridas sin empezar de cero. A medio, puede acelerar patrones comunes de despliegue entre energía, movilidad, manufactura o administración, recortando drásticamente los costes de integración. A largo, su acoplamiento con HPC y cuántica abre la puerta a nuevas aplicaciones desde optimización combinatoria a gran escala hasta simulaciones físicas conectadas al gemelo real de una planta con una gobernanza del dato que acompaña el ciclo completo.
En resumen, si gestionas datos y cargas que no caben en un único paradigma, NOUS es una buena brújula. No se trata de moverlo todo a la nube, al borde o al supercomputador, sino de hacer convivir estos mundos con gobernanza, seguridad y rendimiento. Y hacerlo, además, con código abierto, estándares y un consorcio paneuropeo preparado para llevarlo del whitepaper al terreno.
