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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Application Aware, Life-Cycle Oriented Model-Hardware Co-Design Framework for Sustainable, Energy Efficient ML Systems

Descripción del proyecto

Lograr que la inteligencia artificial sea más eficiente en materia de energía

La inteligencia artificial (IA) ha conocido un rápido crecimiento de su uso en numerosos sectores y para innumerables aplicaciones. Entre las más importantes se encuentran las soluciones para luchar contra el cambio climático. A pesar de este aumento en el uso, la mayoría de las nuevas tecnologías de IA se centran en la mejora del rendimiento más que en la eficiencia energética y la sostenibilidad. Esto conlleva un aumento de las emisiones y del consumo de energía. En este contexto, el equipo del proyecto SustainML, financiado con fondos europeos, ofrece una solución en forma de un marco de diseño interactivo y modelos que permiten a los desarrolladores trabajar en la eficiencia energética a lo largo del ciclo de vida de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para la inteligencia artificial, lo cual permite reducir las emisiones y el consumo de energía.

Objetivo

AI is increasingly becoming a significant factor in the CO2 footprint of the European economy. To avoid a conflict between sustainability and economic competitiveness and to allow the European economy to leverage AI for its leadership in a climate friendly way, new technologies to reduce the energy requirements of all parts of AI system are needed. A key problem is the fact that tools (e.g. PyTorch) and methods that currently drive the rapid spread and democratization of AI prioritize performance and functionality while paying little attention to the CO2 footprint. As a consequence, we see rapid growth in AI applications, but not much so in AI applications that are optimized for low power and sustainability. To change that we aim to develop an interactive design framework and associated models, methods and tools that will foster energy efficiency throughout the whole life-cycle of ML applications: from the design and exploration phase that includes exploratory iterations of training, testing and optimizing different system versions through the final training of the production systems (which often involves huge amounts of data, computation and epochs) and (where appropriate) continuous online re-training during deployment for the inference process. The framework will optimize the ML solutions based on the application tasks, across levels from hardware to model architecture. AI developers from all experience levels will be able to make use of the framework through its emphasis on human-centric interactive transparent design and functional knowledge cores, instead of the common blackbox and fully automated optimization approaches in AutoML. The framework will be made available on the AI4EU platform and disseminated through close collaboration with initiatives such as the ICT 48 networks. It will also be directly exploited by the industrial partners representing various parts of the relevant value chain: from software framework, through hardware to AI services.

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. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

PROYECTOS Y SISTEMAS DE MANTENIMIENTO SL
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 785 625,00
Dirección
PLAZA ENCINA DE LA NUM 10 ESC 4 PLANTA 2
28760 TRES CANTOS MADRID
España

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Pyme

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

Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 785 625,00

Participantes (5)

Socios (1)

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