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CNS2023-143648

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Ciencias de la computación y tecnología informática

LA INTELIGENCIA ARIFICIAL (IA) EN EL BORDE DE LA RED ABOGA POR LA IMPLEMENTACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) DE PEQUEÑO TAMAÑO, TAMBIEN CONOCIDOS COMO TINYML, EN DISPOSITIVOS FINALES (ED) COMO TELEFONOS INTELIGENTES, T... ver más

01/01/2023

IMDEA NETWORKS

375K€

Presupuesto del proyecto: 375K€

Líder del proyecto

IMDEA NETWORKS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 4M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2023-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

IMDEA NETWORKS

375.42K€ | Lider

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Líder del proyecto

IMDEA NETWORKS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 4M€

Presupuesto del proyecto 375K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA INTELIGENCIA ARIFICIAL (IA) EN EL BORDE DE LA RED ABOGA POR LA IMPLEMENTACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) DE PEQUEÑO TAMAÑO, TAMBIEN CONOCIDOS COMO TINYML, EN DISPOSITIVOS FINALES (ED) COMO TELEFONOS INTELIGENTES, TABLETS, ORDENADORES PORTATILES, DRONES, SENSORES IOT Y UNIDADES DE MICROCONTROLADOR, PARA TOMAR DECISIONES INTELIGENTES LOCALMENTE EN LOS DISPOSITIVOS, ES DECIR, PONER LA IA EN MANOS Y BAJO EL CONTROL DE LOS USUARIOS FINALES. EL OBJETIVO DE LA IA DE BORDE ES HABILITAR EL PROCESAMIENTO EN TIEMPO REAL, DE BAJA LATENCIA Y DE BAJO CONSUMO DE ENERGIA, SIN REQUERIR EL USO DE UNA RED PARA CARGAR DATOS DE FORMA CENTRALIZADA EN UN SERVIDOR EN EL BORDE O EN LA NUBE, POR LO TANTO, TAMBIEN SE PRESERVA LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS DEL USUARIO FINAL Y PERMITE QUE LOS USUARIOS ADMINISTREN Y CONTROLEN SUS ASISTENTES DE IA. SIN EMBARGO, LA FIABILIDAD LIMITADA DE LOS MODELOS ML EN LOS DISPOSITIVOS, ESPECIALMENTE, LOS MODELOS TINYML DISEÑADOS PARA SENSORES IOT Y MCU CON RECURSOS EXTREMADAMENTE LIMITADOS, COMO RESULTADO DE UNA CANTIDAD SIGNIFICATIVAMENTE MENOR DE NEURONAS, LO QUE IMPLICA UNA PRECISION DE INFERENCIA MAS BAJA, ASI COMO DECISIONES INEXPLICABLES, DIFICULTA LA ADOPCION A GRAN ESCALA DE EDGE AI PARA UNA AMPLIA VARIEDAD DE APLICACIONES. EN ESTE PROYECTO, EXPLORAMOS LA NOVEDOSA IDEA DE LA INFERENCIA JERARQUICA (HI), DONDE SOLO LOS DATOS COMPLEJOS, PARA LOS CUALES LA DECISION LOCAL NO ES CONFIABLE, SE TRANSMITEN A UN SERVIDOR PERIMETRAL O UNA NUBE, LO QUE GARANTIZA LA CONFIABILIDAD (PRECISION DE LA INFERENCIA) PARA LAS APLICACIONES Y COMPROMETE SOLO MARGINALMENTE LOS OBJETIVOS DE EDGE AI. ABORDAREMOS LOS DESAFIOS ALGORITMICOS Y DE OPTIMIZACION DE RED BAJO HI QUE INCLUYEN: 1) ¿COMO DIFERENCIAR MUESTRAS DE DATOS COMPLEJOS DE MUESTRAS DE DATOS SIMPLES (O MUESTRAS DE DATOS REDUNDANTES)? 2) ¿DONDE CALCULAR LA INFERENCIA PARA UNA MUESTRA DE DATOS, EN EL ED O EN UN SERVIDOR PERIMETRAL, O EN LA NUBE? 3) ¿COMO EQUILIBRAR LA CARGA DE LOS SERVIDORES PERIMETRALES, TENIENDO EN CUENTA LA HETEROGENEIDAD EN LOS ED Y EN LOS MODELOS DL IMPLEMENTADOS EN ELLOS? Y 4) ¿COMO MANTENER LAS APLICACIONES EDGE AI HAMBRIENTAS DE ENERGIA?REA DISEÑARA SOLUCIONES ALGORITMICAS NOVEDOSAS TANTO EN LOS ED COMO PARA LA RED PARA FACILITAR EDGE AI QUE SEA CONFIABLE Y SOSTENIBLE POR DISEÑO. NUESTRO OBJETIVO ES LOGRAR LA CONFIABILIDAD UTILIZANDO EL MARCO DE TOMA DE DECISIONES DE HI EN LOS ED Y LOS SERVIDORES PERIMETRALES. PARA LA SUSTENTABILIDAD, UTILIZAREMOS MODELOS DE ENERGIA Y ALGORITMOS DE DISEÑO PARA LA COLOCACION DINAMICA DE RECURSOS INFORMATICOS DE RED Y DE BORDE QUE RESULTEN EN UN USO EFICIENTE DE LA ENERGIA. IA DE BORDE\ASIGNACION DE RECURSOS\ALGORITMOS ONLINE\SOSTENIBILIDAD\FIABILIDAD\TINYML

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