Description du projet
Des données vertes et efficaces en provenance des satellites
Les systèmes actuels de télécommunications, de navigation et de sécurité sont soutenus par d’énormes quantités de flux de données provenant de satellites actifs. Les capacités de calcul des satellites étant limitées, la plupart des données sont reçues non traitées sur Terre, ce qui exige une analyse. L’intelligence artificielle des stations au sol facilite le traitement de ces mégadonnées. Les problèmes connexes de sécurité et d’efficacité sont abordés avec la dépendance énergivore et coûteuse à un nuage lors du traitement d’algorithmes à forte intensité de données. Le projet MENESIS, financé par l’UE, entend résoudre ces problèmes par le biais d’un système neuromorphique à base de memristors qui permet un calcul efficace et autonome à bord du satellite, les données étant clairement dissociées du bruit avant d’être transmises à l’utilisateur final au sol.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle
- sciences sociales sociologie gouvernance
- ingénierie et technologie génie mécanique génie automobile génie aérospatial technologie satellitaire
- sciences naturelles sciences chimiques chimie inorganique métalloïde
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
SO17 1BJ Southampton
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.