Descrizione del progetto
Sistema radar portatile basato sull’intelligenza artificiale per tracciare le attività umane
Gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale consentono ai sistemi radar di eseguire il riconoscimento delle attività umane (Human Activity Recognition, HAR). In passato, però, gli ingombranti sistemi radar consumavano molta energia, rendendoli inadatti alle applicazioni di sicurezza, sanità e robotica in ambienti chiusi. Per affrontare questo problema, il progetto AIRHAR, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, intende sviluppare un sistema radar portatile per il riconoscimento delle attività umane. Il sistema impiega un approccio di co-progettazione hardware-software per ridurre significativamente il consumo energetico per l’elaborazione del segnale rispetto ai tradizionali sistemi HAR basati su radar. Il progetto è incentrato sul miglioramento dell’efficienza dell’analisi dei dati radar, con particolare attenzione all’estrazione delle caratteristiche per ottenere una riduzione del 50 % del consumo energetico. Incorporerà inoltre i principi neuromorfici per ridurre il costo delle reti neurali profonde e svilupperà hardware per acceleratori di IA per ottenere una riduzione del consumo energetico di addirittura 10 volte. I risultati potrebbero rivoluzionare l’elaborazione dei dati radar e contribuire in modo significativo alla riduzione delle emissioni di gas serra.
Obiettivo
Radar systems have been used in ambient sensing to track various subjects using electromagnetic waves. Thanks to the increasing capability of artificial intelligence algorithms in solving classification tasks, human activity detection (HAR) using radar systems have become possible. However, most previous solutions use bulky fixed radar systems with tens to hundreds of watts of power consumption, requiring rigid wall plug connection, making them environmentally unfriendly and difficult to use in applications like indoor security, healthcare, and mobile robots.
In this project, we aim to develop a portable radar system for HAR by following a hardware-software co-design approach to significantly reduce the signal processing energy consumption compared to conventional radar-based HAR systems. On the software side, we will explore novel time-domain feature extraction methods to reduce the energy consumption of radar data analysis by at least 2 times. We will also apply brain-inspired neuromorphic principles to reduce 50 times the energy cost of state-of-the-art deep neural network architectures to solve radar-based HAR tasks. On the hardware side, we will develop artificial intelligence (AI) accelerator hardware based on field-programmable gated arrays (FPGAs) and application-specific integrated circuits (ASICs) to decrease the hardware energy consumption in radar data processing by at least 10 times.
Overall, we expect the project results to revolutionize the paradigm of radar data processing to achieve over 20 times the whole system energy reduction, which will significantly contribute to the target of greenhouse gas emission reduction defined in the European Green Deal. The developed energy-efficient AI-powered portable radar system for HAR is promising to initiate a commercialized product for indoor security, healthcare, and mobile robot applications, and it will be competitive in the rapidly growing Internet-of-Things market worth USD 2400 billion by 2029.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionesoftware
- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria informaticatelecomunicazionitecnologia radioradar
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
2628 CN Delft
Paesi Bassi