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Application Aware, Life-Cycle Oriented Model-Hardware Co-Design Framework for Sustainable, Energy Efficient ML Systems

Descrizione del progetto

Migliorare l’efficienza energetica dell’intelligenza artificiale

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) ha subito un rapido aumento in diversi settori e per infinite applicazioni, le più importanti delle quali riguardano le soluzioni ai cambiamenti climatici. Nonostante questa tendenza, gran parte delle nuove tecnologie di IA concentrano l’attenzione sul miglioramento dei risultati, piuttosto che sull’efficienza energetica e sulla sostenibilità, con un conseguente aumento delle emissioni e del consumo energetico. In tale contesto, il progetto SustainML, finanziato dall’UE, offre una soluzione sotto forma di un quadro e di modelli di progettazione interattivi, che permettono agli sviluppatori di lavorare in modalità di risparmio energetico in tutto il ciclo di vita delle applicazioni di apprendimento automatico (ML, Machine Learning) per l’intelligenza artificiale, permettendo dunque di ridurre le emissioni e i consumi.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2021-HUMAN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

PROYECTOS Y SISTEMAS DE MANTENIMIENTO SL
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

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

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 785 625,00

Partecipanti (5)

Partner (1)

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