European Commission logo
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

MACHINE LEARNING-BASED, NETWORKING AND COMPUTING INFRASTRUCTURE RESOURCE MANAGEMENT OF 5G AND BEYOND INTELLIGENT NETWORKS

Descripción del proyecto

Trabajo en red y gestión de infraestructuras informáticas mediante aprendizaje automático para más allá del 5G

El proyecto MARSAL, financiado con fondos europeos, propone un nuevo paradigma de infraestructuras virtuales elásticas, desarrollado para ofrecer servicios de transferencia de extremo a extremo, tratamiento y almacenamiento de forma rentable, flexible y segura. MARSAL se centra en tres pilares: i) el diseño de la red, al que MARSAL lleva un concepto de trabajo en red sin celdas, que se aplicará e integrará con elementos de redes de enlace virtuales (vRAN, por sus siglas en inglés) ya existentes y se alineará con la Alianza O-RAN; ii) la infraestructura elástica virtual, construida en torno a la noción de informática en la nube elástica, y que busca optimizar la funcionalidad de la informática perimetral multiacceso y los sistemas de gestión de segmentación de redes a través de una jerarquía de motores analíticos y de decisión, y iii) la seguridad de la red, para la que MARSAL desarrollará nuevos mecanismos basados en el aprendizaje automático que garanticen la privacidad y la seguridad en entornos multicliente para los usuarios finales y los clientes.

Objetivo

5G mobile networks will be soon available to handle all types of applications and to provide service to massive numbers of users. In this complex and dynamic network ecosystem, an end-to-end performance analysis and optimization will be key features, in order to effectively manage the diverse requirements imposed by multiple vertical industries over the same shared infrastructure. To enable such a vision, the MARSAL targets the development and evaluation of a complete framework for the management and orchestration of network resources in 5G and beyond, by utilizing a converged optical-wireless network infrastructure in the access and fronthaul/midhaul segments. At the network design domain, MARSAL targets the development of novel cell-free based solutions that allows the significant scaling up of the wireless APs in a cost-effective manner by exploiting the application of the distributed cell-free concept and of the serial fronthaul approach, while contributing innovative functionalities to the O-RAN project. In parallel, in the fronthaul/midhaul segments MARSAL aims to radically increase the flexibility of optical access architectures for Beyond-5G Cell Site connectivity via different levels of fixed-mobile convergence. At the network and service management domain, the design philosophy of MARSAL is to provide a comprehensive framework for the management of the entire set of communication and computational network resources by exploiting novel ML-based algorithms of both edge and midhaul DCs, by incorporating the Virtual Elastic DataCenters/Infrastructures paradigm. Finally, at the network security domain, MARSAL aims to introduce mechanisms that provide privacy and security to application workload and data, targeting to allow applications and users to maintain control over their data when relying on the deployed shared infrastructures, while AI and and Blockchain technologies will be developed in order to guarantee a secured multi-tenant slicing environment.

Convocatoria de propuestas

H2020-ICT-2018-20

Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Convocatoria de subcontratación

H2020-ICT-2020-2

Régimen de financiación

RIA - Research and Innovation action

Coordinador

IQUADRAT INFORMATICA SL
Aportación neta de la UEn
€ 609 000,00
Dirección
CALLE DOCTOR RIZAL 10, P.BJ2 PTA 2
08006 Barcelona
España

Ver en el mapa

Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Este Cataluña Barcelona
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total
€ 609 000,00

Participantes (13)