Projektbeschreibung
Dienstorientierte drahtlose Netze optimieren
Zuverlässige und effiziente drahtlose Verbindungen sind heute für die meisten Unternehmen und Branchen in einem breiten Spektrum von Sektoren eine Notwendigkeit. Dazu gehören die Bereiche Bildung, Finanzen, Gesundheitswesen, Verkehr, Versorgungsunternehmen, Logistik, Bergbau und Fertigung. Da die Anforderungen an die Dienste steigen, werden die derzeitigen drahtlosen Netze mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert, die kaum noch effektiv zu bewältigen sein werden. Im Rahmen des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts IPOSEE wird ein multidisziplinärer Ansatz zur automatisierten Optimierung drahtloser dienstorientierter Netze vorgeschlagen. Dazu gehört die Entwicklung von KI-Algorithmen, die Verschiebungen in der Dienstnachfrage vorhersehen und zur Verbesserung der Netze eingreifen können. Außerdem geht es um die Rationalisierung der Zugangsnetze und die Bereitstellung von Netzdiensten mit höherer Leistung und Zuverlässigkeit zu niedrigeren Kosten.
Ziel
Wireless networks have become indispensable to citizens, enterprises and vertical industries, e.g. transport (including autonomous vehicles and drones), logistics, utilities and manufacturing, because wireless connectivity is essential to the digital transformation of industrial and business processes and customer experiences. As a result, wireless networks are facing increasingly diverse service requirements, which indicate that existing reactive network management will be insufficient, while intelligent and proactive control of service-centric networks becomes essential. Future intelligent wireless networks rely on several multidisciplinary breakthroughs: (i) Artificial Intelligence (AI) algorithms that can accurately predict spatial-temporal patterns of service demand and thereby drive proactive optimisation of wireless networks, (ii) reconfigurable radio access networks (RAN) and wireless environments, and (iii) automated wireless service provisioning with reduced cost, improved performance and greater reliability. Current research to automate the optimisation of service-centric wireless networks using data-driven AI is facing many open challenges that need to be urgently addressed. In this project, we will take advantage of growing data availability and advanced data science technologies, as well as AI algorithms and techniques to deliver the above identified multidisciplinary breakthroughs, thereby enabling reliable automated wireless service provisioning.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdata science
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineeringautonomous vehicles
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robotsdrones
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technology
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff ExchangesKoordinator
751 05 Uppsala
Schweden