Descripción del proyecto
Sistemas con detección de banda ancha de baja velocidad y baja potencia
El procesamiento digital de señales (DSP, por sus siglas en inglés) se utiliza para convertir las señales analógicas en digitales. El DSP, que constituye la base de la mayor parte de los equipos de audio de hoy en día, también está detrás de una revolución del aprendizaje que ha dotado a los sistemas de un rendimiento excelente. Sin embargo, el DSP es caro, consume energía y requiere enormes cantidades de «hardware» y espacio físico. En este contexto, el proyecto financiado con fondos europeos CoDeS introducirá un cambio de paradigma en la adquisición y el aprendizaje creando sistemas con detección de banda ancha de baja velocidad y baja potencia, entrenamiento eficiente, superresolución y operaciones flexibles. El proyecto se basa en obtener y procesar solo la información necesaria para la tarea requerida. CoDeS introducirá el concepto de diseño conjunto de todos los componentes del sistema, teniendo en cuenta la estructura subyacente de los datos y la función específica requerida.
Objetivo
The sophisticated electronic devices ubiquitous today are largely enabled by conversion of analog signals to digital through digital signal processing (DSP). DSP is also the enabler behind the deep learning revolution, which led to systems with unprecedented performance. However, DSP comes at a cost. Internet traffic has exceeded Zettabytes. The conventional approach to DSP and machine learning is to acquire all data possible and build systems that are capable of massive training and parallel processing in order to extract the relevant information out of huge data sets. Acquiring, storing, processing and communicating pervasive massive datasets generated at an ever-increasing speed requires huge amounts of power, hardware, and physical space.
In this proposal, we put forth an ambitious goal: introducing a paradigm shift in acquisition and learning to enable systems capable of low-rate, low-power, wideband sensing, efficient training, super-resolution, and flexible operations. Our approach is based on acquiring and processing only the information needed for the required task. We achieve this goal by introducing the new concept of jointly designing all system components, where the underlying structure in the data and the specific required task are taken into account throughout the design. Realizing this new scientific frontier will entail (1) developing new theoretical frameworks of sampling theory, information theory, learning theory and quantization theory of sub-sampled channels where sampling and information are treated jointly and depend on the system task; this will form the basis for (2) the development of novel mixed analog-digital hardware prototypes that enable new technology paradigms, such as wireless ultrasound systems and joint radar-communication platforms, and (3) a broad-range of scientific and clinical applications. A successful outcome can revolutionize the way signals are acquired and processed and have a profound impact on multitude applications.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninternet
- ciencias naturalesciencias físicasópticamicroscopíamicroscopía de superresolución
- ciencias socialesciencias políticastransiciones políticasrevoluciones
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-COG - Consolidator GrantInstitución de acogida
7610001 Rehovot
Israel