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PID2021-124383OB-I00

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INTELIGENCIA EN EL EDGE USANDO UN MODELO EVOLUTIVO PARA ARQUITECTURAS DE PROCESA...

INTELIGENCIA EN EL EDGE USANDO UN MODELO EVOLUTIVO PARA ARQUITECTURAS DE PROCESAMIENTO DE DATOS DE SENSORES LA COMPUTACION EDGE ES UN RECIENTE PARADIGMA DE COMPUTACION CON RAPIDOS DESARROLLOS EN DIVERSAS DISCIPLINAS, COMO LA COMPUTACION ORIENTADA A SERVICIOS, LAS REDES Y LA ARQUITECTURA INFORMATICA. ESTE PARADIGMA DE COMPUTACION TRASLAD... ver más

01/01/2021

UNIOVI

89K€

Presupuesto del proyecto: 89K€

Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Líder del proyecto

Universidad de Oviedo No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 789

Presupuesto del proyecto 89K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA COMPUTACION EDGE ES UN RECIENTE PARADIGMA DE COMPUTACION CON RAPIDOS DESARROLLOS EN DIVERSAS DISCIPLINAS, COMO LA COMPUTACION ORIENTADA A SERVICIOS, LAS REDES Y LA ARQUITECTURA INFORMATICA. ESTE PARADIGMA DE COMPUTACION TRASLADA LA COMPUTACION DE LA NUBE A DISPOSITIVOS MAS CERCANOS AL USUARIO FINAL, LLEVANDO EL ANALISIS Y EL PROCESAMIENTO DE DATOS AL BORDE DE LA RED Y, POR TANTO, EVITANDO COMUNICACION INNECESARIA Y PROPORCIONANDO RESPUESTAS MAS RAPIDAS. MIENTRAS TANTO, LOS GRANDES AVANCES EN LAS APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL HAN GENERADO METODOS SOLIDOS PARA LA INTERPRETACION DIGITAL DEL ENTORNO. LA CONVERGENCIA Y FUSION DE ESTAS TECNOLOGIAS SUPONE UN CAMBIO DE PARADIGMA QUE PUEDE RECONFIGURAR LOS SISTEMAS DE PROXIMA GENERACION, ACELERANDO ENORMEMENTE LA ACTUAL REVOLUCION DIGITAL. ESTE PROYECTO PROPONE UNA ARQUITECTURA PARA LA INTEGRACION DE LA INTELIGENCIA EN MODELOS DE COMPUTACION EDGE. EL OBJETIVO GENERAL ES DESARROLLAR NUEVAS ESTRATEGIAS PARA LLEVAR LA COMPUTACION INTELIGENTE A DISPOSITIVOS CON RECURSOS LIMITADOS, INTERPRETAR EL ENTORNO MEDIANTE DIFERENTES SENSORES Y DETECTAR ANOMALIAS CON UNA RESPUESTA EN TIEMPO REAL Y UNA LATENCIA MUY BAJA. UNA APORTACION NOVEDOSA DE ESTA ARQUITECTURA ES EL ENFOQUE EVOLUTIVO DISEÑADO PARA SOPORTAR CAMBIOS GUIADOS E INCREMENTALES EN EL SISTEMA. LOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO SE DISEÑAN UTILIZANDO EXTENSOS CONJUNTOS DE DATOS, PRODUCIENDO MODELOS ESTATICOS. LA ARQUITECTURA PROPUESTA ESTA DISEÑADA PARA CREAR UN FLUJO CONTINUO DE DATOS SUPERVISADOS ACTUALIZADOS DESDE EL EDGE HASTA LA NUBE. EN ESTA ARQUITECTURA, LOS SERVICIOS EN LA NUBE ACTUALIZAN LOS MODELOS MEDIANTE UN AJUSTE FINO CUANDO HAY DATOS NUEVOS Y RELEVANTES, REALIZANDO TAMBIEN LA OPTIMIZACION DEL MODELO Y GESTIONANDO EL DESPLIEGUE EN LOS DISPOSITIVOS DE BORDE. ESTA ARQUITECTURA EVOLUTIVA PUEDE ADAPTARSE RAPIDAMENTE A LOS CAMBIOS APOYANDO LA INTEGRACION CONTINUA DE LOS DATOS Y LA ENTREGA CONTINUA DE MODELOS MEJOR ADAPTADOS A LAS NUEVAS CONDICIONES DEL ENTORNO Y CAPACES DE DETECTAR DE FORMA ROBUSTA EVENTOS O ANOMALIAS RAROS Y POCO FRECUENTES.EL TRABAJO PROPUESTO TAMBIEN ABORDA LA OPTIMIZACION DEL COSTE DE LA SOLUCION, TENIENDO EN CUENTA LOS RECURSOS DE EDGE Y DE NUBE NECESARIOS PARA LOGRAR LA INTELIGENCIA EN LOS DISPOSITIVOS DE EDGE. DESDE UN PUNTO DE VISTA ECONOMICO, EL COSTE DE LOS RECURSOS COMPUTACIONALES REQUERIDOS POR LAS APLICACIONES DEBE SER ANALIZADO CUIDADOSAMENTE. EL ENTRENAMIENTO DE LOS MODELOS UTILIZADOS POR ESTAS APLICACIONES SUELE EXIGIR GRANDES RECURSOS COMPUTACIONALES PARA COMPLETAR EL PROCEDIMIENTO DE ENTRENAMIENTO EN UN TIEMPO DETERMINADO. DEL MISMO MODO, EL PROCESO DE INFERENCIA TAMBIEN REQUIERE UNA GRAN POTENCIA DE CALCULO PARA CUMPLIR CON LAS RESTRICCIONES DE TIEMPO REAL. PARA OBTENER POTENCIA DE CALCULO PARA LOS PROCEDIMIENTOS DE ENTRENAMIENTO E INFERENCIA, SE PROPONEN TRES CAPAS DE RECURSOS INFORMATICOS 1) LA CAPA DE DISPOSITIVOS, FORMADA POR LOS RECURSOS DE LOS DISPOSITIVOS FINALES, 2) LA INFRAESTRUCTURA DE BORDE, QUE SUELE INCLUIR SERVIDORES U OTROS DISPOSITIVOS INFORMATICOS DESPLEGADOS EN MICRODATACENTROS, Y 3) LA CAPA DE NUBE, ES DECIR, LA NUBE PUBLICA. LA ASIGNACION DE LAS TAREAS DE APLICACION DE LA IE EN ESTAS CAPAS ESTA SUJETA A DIFERENTES TIPOS DE RESTRICCIONES (COMO LA LATENCIA Y EL ANCHO DE BANDA DE LAS COMUNICACIONES, EL CONSUMO DE ENERGIA, LA DEMANDA DE POTENCIA DE CALCULO Y LA PRIVACIDAD DE LOS DATOS), Y SE LLEVA A CABO UTILIZANDO DIFERENTES MODELOS DE COOPERACION ENTRE DGE INTELLIGENCE\DATA PROCESSING ARCHITECTURES\CLOUD COMPUTING\EDGE COMPUTING

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