Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Compressed and Deep Sensing: Models, Structures, and Tasks

Opis projektu

Systemy zdolne do wykrywania szerokich pasm o niskiej energii i częstotliwości

Przetwarzanie sygnałów cyfrowych wykorzystywane jest do przekształcania sygnałów analogowych w sygnały cyfrowe. Technologia ta znajduje zastosowanie w większości obecnie stosowanych sprzętów audio; przyczyniła się również do rewolucji w uczeniu się, która umożliwiła systemom osiąganie niesamowitej wydajności. Niestety, jest to jednocześnie technologia droga, pochłaniająca duże ilości energii i wymagająca ogromnej ilości przestrzeni fizycznej i sprzętowej. W tym kontekście twórcy finansowanego ze środków UE projektu CoDeS zaprezentują zmianę paradygmatu w zakresie akwizycji i uczenia się, sprawiając, że systemy będą zdolne do wykrywania szerokich pasm o niskiej energii i częstotliwości, wydajnego szkolenia, elastycznego funkcjonowania i zapewniania doskonałej rozdzielczości. Projekt opiera się na pozyskaniu i przetworzeniu wyłącznie tych informacji, które są potrzebne do realizacji danego zadania. Naukowcy przedstawią koncepcję wspólnego projektowania wszystkich elementów systemu, uwzględniając wewnętrzną strukturę danych oraz właściwości danej wymaganej funkcji.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

ERC-COG - Consolidator Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-COG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

WEIZMANN INSTITUTE OF SCIENCE
Wkład UE netto
€ 3 000 000,00
Koszt całkowity
€ 3 000 000,00

Beneficjenci (1)