Descripción del proyecto
Datos satelitales eficientes desde el punto de vista ecológico
Los actuales sistemas de telecomunicaciones, navegación y seguridad se apoyan en enormes cantidades de flujos de datos procedentes de satélites activos. Los satélites tienen una capacidad de cálculo limitada, por lo que la mayor parte de los datos se reciben en la Tierra sin procesar y es necesario analizarlos. En las estaciones terrestres, la inteligencia artificial facilita el procesamiento de estos datos masivos. Para resolver los problemas de seguridad y eficiencia relacionados se depende de una nube, que consume energía y resulta costosa, para utilizar algoritmos con un uso intensivo de datos. El proyecto MENESIS, financiado con fondos europeos, pretende abordar estos problemas mediante un sistema neuromórfico con memristores que permita una computación eficiente y autónoma a bordo del satélite, con datos que se distingan claramente del ruido antes de ser transmitidos al usuario final en tierra.
Objetivo
There are currently 2666 active satellites orbiting the Earth to support the world’s telecommunication, navigation, exploration, and security systems. These satellites downstream a deluge of data to the Earth where most of the processing/analysis is performed, due to the lack of reliable on-board computing capabilities at the satellites. The introduction of Artificial Intelligence (AI) at earth stations has allowed us to process such big-data in more efficient ways, overall, boosting our capabilities. Nonetheless, the key bottleneck remains – better progress cannot be realized without addressing the bandwidth constraint. Henceforth, all of these data are then relayed to the cloud servers to be processed by artificial intelligence (AI) algorithms and, hereafter, feed the end-user meaningful information. Henceforth, nowadays data transmission and governance are inefficient. Moreover, if we do not revolutionize the way we process our data, we have to continuously dependent on cloud technology, which will be a major problem in the future. Besides its technical disadvantages (risk of data confidentiality, prone to network congestion, etc.), a cloud system is power-hungry, high operational and maintenance cost, and expanding a new server will consume a large area of land. These aspects significantly contribute to the increase of carbon and silicon footprint that damage the environment. The project proposes a disruptive concept by bringing the AI itself available on the sky, where the satellites have the autonomous computation power to differentiate signal to noise before transmitting the data to Earth, directly to the end-user. This work exploits an emerging memristor technology for making AI hardware accelerator as the “computing element” on board the satellite. The architectonic of memristor not only delivers lightweight, low power, fast, and dense AI chip, but also rad-hard; these are the crucial factors that will keep the cost of deployment to space minimum.
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.
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- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificial
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- ingeniería y tecnologíaingeniería mecánicaingeniería de vehículosingeniería aeroespacialtecnología satelital
- ciencias naturalesciencias químicasquímica inorgánicametaloides
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
SO17 1BJ Southampton
Reino Unido