Distributed Inference for Energy-efficient Monitoring at the Network Edge

Informacje na temat projektu

DIME

Identyfikator umowy o grant: 101062011

DOI

10.3030/101062011

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 19 Maja 2022

Data rozpoczęcia 1 Czerwca 2022

Data zakończenia 31 Maja 2024

Finansowanie w ramach

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Koszt całkowity

Brak danych

Wkład UE

€ 181 152,96

Koordynowany przez

FUNDACION IMDEA NETWORKS
Spain

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Documents, reports (1)

Communication, Dissemination & Outreach Plan

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Publikacje

Conference proceedings (3)

Improved Decision Module Selection for Hierarchical Inference in Resource-Constrained Edge Devices

Autorzy: Adarsh Prasad Behera, Roberto Morabito, Joerg Widmer, and Jaya Prakash Champati
Opublikowane w: ISBN 9781450399906
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3570361.3615732

An Offloading Algorithm for Maximizing Inference Accuracy on Edge Device in an Edge Intelligence System

Autorzy: Andrea Fresa and Jaya Prakash Champati
Opublikowane w: MSWIM '22, Numer 25TH, 2022, ISBN 9781450394826
Wydawca: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.1145/3551659.3559044

The Case for Hierarchical Deep Learning Inference at the Network Edge

Autorzy: Ghina Al-Atat, Andrea Fresa, Adarsh Prasad Behera, Vishnu Narayanan Moothedath, James Gross, and Jaya Prakash Champati
Opublikowane w: ISBN 9798400702129
Wydawca: ACM
DOI: 10.1145/3597062.3597278

Peer reviewed articles (2)

Getting the Best Out of Both Worlds: Algorithms for Hierarchical Inference at the Edge

Autorzy: Vishnu N. Moothedath, Jaya Prakash Champati, James Gross
Opublikowane w: IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking, ISSN 2831-316X
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/TMLCN.2024.3366501

Offloading Algorithms for Maximizing Inference Accuracy on Edge Device in an Edge Intelligence System

Autorzy: A. Fresa and J. P. Champati
Opublikowane w: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, ISSN 1045-9219
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/TPDS.2023.3267458