Description du projet
Optimiser les réseaux sans fil orientés services
Une connectivité sans fil fiable et performante est désormais une nécessité pour la plupart des entreprises et des industries dans de nombreux secteurs. Il s’agit notamment des secteurs de l’éducation, de la finance, de la santé, des transports, des services publics, de la logistique, de l’exploitation minière et de la fabrication. Face à l’augmentation de la demande de services, les réseaux sans fil actuels vont être confrontés à de nombreux défis qui seront pratiquement impossibles à gérer de manière efficace. Financé par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet IPOSEE propose une approche pluridisciplinaire pour automatiser l’optimisation des réseaux sans fil orientés services. Il s’agira de développer des algorithmes d’IA capables d’anticiper les évolutions de la demande de services et d’intervenir pour améliorer les réseaux. Il s’agira également de rationaliser les réseaux d’accès et de fournir un service de réseau plus performant et plus fiable à moindre coût.
Objectif
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.
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.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
- ingénierie et technologiegénie électrique, génie électronique, génie de l’informationingénierie électroniquerobotiquerobot autonomedrones
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff ExchangesCoordinateur
751 05 Uppsala
Suède