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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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FLASH - Federated Learning Supporting Efficient and Reliable Inference over Vehicular Networks

Description du projet

Réaliser le rêve de véhicules sans conducteur grâce à une meilleure intégration algorithmique distribuée

L’apprentissage fédéré (AF) est une technique d’apprentissage automatique (AA) qui entraîne de manière collaborative un algorithme sur plusieurs dispositifs décentralisés. Les exigences de calcul des véhicules sans conducteur imposent une meilleure intégration de l’AF aux réseaux cellulaires afin d’obtenir des réponses en temps réel. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet FLASH tendra vers cet objectif. Il développera un modèle permettant aux algorithmes d’AF de gérer les contraintes des ensembles de données distribuées. Il développera également des algorithmes capables d’allouer les ressources des réseaux cellulaires aux tâches d’inférence déterminées par l’AA. L’application des résultats de FLASH aux véhicules (semi) autonomes améliorera leur sécurité et leur fiabilité, tout en réduisant l’utilisation des combustibles fossiles et les émissions.

Objectif

The FLASH project aims to establish the theoretical foundations of machine learning and wireless communications that will enable the vision of assisted and self-driving systems. Unfortunately, current systems cannot provide safe and reliable driving because they lack distributed and real-time learning algorithms meeting the critical latency and reliability requirements in highly dynamic and fast-varying wireless channels. Although the fifth generation of cellular systems supports the communication demands for assisted and self-driving, and machine learning proposes federated learning for distributed scenarios, the wireless communications and machine learning domains are not sufficiently integrated for real-time critical applications. Yet, it is only by their integration that the vision of assisted and self-driving will become real. To this end, we will establish a theoretical and algorithmic integration of federated learning and cellular networks that serve vehicles, which we refer to as federated learning supporting efficient and reliable inference over vehicular networks (FLASH). FLASH builds on the co-design of a fundamentally new ecosystem in which federated learning algorithms address critical constraints from vehicular applications, while resource allocation algorithms adapt wireless communication resources to the inference tasks. The project will implement FLASH by establishing and validating theoretical and algorithmic foundations for assisted and self-driving systems. Thus, we not only expect to have an academic impact but also a great societal impact by enabling the fulfilment of sustainable development goals through reduced fuel consumption, traffic emissions, and fatalities. Ultimately, the project provides outstanding training for a talented young researcher, Dr. Mairton Barros, at Princeton University for 24 months with Prof. H. Vincent Poor, and KTH Royal Institute of Technology for 12 months with Prof. Carlo Fischione.

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.

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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).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Contribution nette de l'UE

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.

€ 305 928,00
Adresse
BRINELLVAGEN 8
100 44 STOCKHOLM
Suède

Voir sur la carte

Région
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

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.

Aucune donnée

Partenaires (1)

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