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PID2021-128223OA-I00

Financiado

MONITOREO ENERGETICAMENTE EFICIENTE EN LA ERA DE EDGE INTELLIGENCE

EL MONITOREO DE UN PROCESO / FENOMENO DE INTERES ESPECIFICO EN EL BORDE DE LA RED PREVALECE EN LOS SISTEMAS CIBERFISICOS (CPS), LA ATENCION MEDICA REMOTA, LOS EDIFICIOS INTELIGENTES, EL TRANSPORTE INTELIGENTE, ETC., QUE SON COMPON... ver más

01/01/2021

IMDEA NETWORKS

57K€

Presupuesto del proyecto: 57K€

Líder del proyecto

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

TRL 4-5 | 4M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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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 57K€

Descripción del proyecto EL MONITOREO DE UN PROCESO / FENOMENO DE INTERES ESPECIFICO EN EL BORDE DE LA RED PREVALECE EN LOS SISTEMAS CIBERFISICOS (CPS), LA ATENCION MEDICA REMOTA, LOS EDIFICIOS INTELIGENTES, EL TRANSPORTE INTELIGENTE, ETC., QUE SON COMPONENTES ESENCIALES DE LAS CIUDADES INTELIGENTES. LOS SISTEMAS DE MONITOREO ACTUALES UTILIZAN AMPLIAMENTE SENSORES DE INTERNET DE LAS COSAS (IOT). EN LA ERA DE EDGE INTELLIGENCE, EXISTE UN GRAN IMPULSO DE INVESTIGACION PARA IMPLEMENTAR PEQUEÑOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) EN LOS SENSORES DE IOT, LO QUE LOS HACE CAPACES DE HACER INFERENCIAS LOCALES SOBRE LOS DATOS RECOPILADOS. LOS MODELOS DE ML PEQUEÑOS CONSUMEN MENOS ENERGIA A COSTA DE UNA MENOR PRECISION DE INFERENCIA EN COMPARACION CON LOS MODELOS DE ML GRANDES, ES DECIR, REDES NEURONALES PROFUNDAS (DNN) QUE SE EJECUTAN EN SERVIDORES DE BORDE. EN ESTE CONTEXTO, QUEDAN VARIAS PREGUNTAS SIN RESPUESTA SOBRE EL CONSUMO TOTAL DE ENERGIA DEL SISTEMA (TSE) EN LOS SISTEMAS DE MONITORIZACION. UNA PREGUNTA NATURAL ES: ¿DONDE SE DEBE REALIZAR LA INFERENCIA PARA UNA MUESTRA DE DATOS PARA QUE SE REDUZCA LA TSE? OTRA PREGUNTA INMINENTE ES: ¿CUANDO DEBERIAN REDUCIRSE LOS SENSORES PARA REDUCIR AUN MAS EL TSE? LA ULTIMA PREGUNTA SE INSPIRA EN EL HECHO DE QUE EN EL SISTEMA ACTUAL, LOS SENSORES DE DATOS RECOPILADOS TIENEN UNA ALTA REDUNDANCIA.EL PROYECTO GREENEDGE RESPONDE A LAS PREGUNTAS ANTERIORES EXPLORANDO LOS AHORROS DE TSE QUE SE PUEDEN LOGRAR EN UNA APLICACION DE MONITOREO UTILIZANDO UN MUESTREO INTELIGENTE Y PROGRAMANDO LA INFERENCIA ENTRE EL SERVIDOR DE BORDE Y LOS SENSORES DE IOT. GREENEDGE LOGRARA ESTO RESPETANDO LOS REQUISITOS DE CALIDAD DE SERVICIO (QOS) DE LAS APLICACIONES. ESTO SE LLEVARA A CABO EN TRES ETAPAS: (1) REALIZAR MEDICIONES DE CONSUMO DE ENERGIA, TIEMPOS DE PROCESAMIENTO Y TIEMPOS DE COMUNICACION EN EL SENSOR DE IOT Y EL SERVIDOR DE BORDE, (2) ESTABLECER MODELOS Y SOLUCIONES ALGORITMICAS QUE PROGRAMEN EL MUESTREO Y LA INFERENCIA MEDIANTE LA EXPLOTACION DE LA COMPENSACIONES ENTRE EL CONSUMO DE TSE, LA PRECISION DE LA INFERENCIA, LA LIMITACION DE LA BATERIA DE IOT, EL RETRASO EN LA DETECCION DE EVENTOS ESENCIALES, ETC., Y (3) LA APLICACION DE LOS NUEVOS HALLAZGOS Y LA VALIDACION DE LA EFICACIA DE LOS ALGORITMOS PROPUESTOS EN DOS APLICACIONES EJEMPLARES CON CARACTERISTICAS VARIADAS, A SABER, UN APLICACION DE ASISTENCIA COGNITIVA Y UN BANCO DE PRUEBAS DE MONITOREO DE INCENDIOS FORESTALES. FICIENCIA ENERGETICA\TINYML\COMPUTACION DISTRIBUIDA\ALGORITMOS DE PROGRAMACION\POLITICAS DE MUESTREO\EFICIENCIA ENERGETICA\MONITOREO DE IOT\EDGE INTELLIGENCE\INFERENCIA DISTRIBUIDA

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