Projektbeschreibung
Demonstration des Potenzials der Edge-KI-Technologie auf einem Satelliten
Satelliten sind für die Erdbeobachtung von entscheidender Bedeutung. Sie ziehen erhebliche Investitionen sowohl des privaten als auch des öffentlichen Sektors an und haben das Potenzial, die Weltwirtschaft zu verändern. Mit der derzeitigen Datenverwaltungsinfrastruktur kann jedoch der Wert der zunehmenden Datenmenge, die erfasst wird, nicht ausreichend maximiert werden. Um dieses Problem anzugehen, soll im EU-finanzierten Projekt Edge SpAIce ein effizienter Ansatz für den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen im Edge-Bereich für eine effektivere Datenverwaltung entwickelt werden, der auf einen kontinuierlichen Datenfluss zwischen Erfassung und Verarbeitung abzielt. Das Projektteam wird trotz Herausforderungen wie dem hohen Bedarf an Rechenleistung und komplexen Architekturen tiefer neuronaler Netze die KI-Ausführung optimieren und die Kompatibilität mit verschiedener Satellitenhardware an Bord ermöglichen. Ziel ist es, das Potenzial der Edge-KI-Technologie zu demonstrieren, indem ein tiefes neuronales Netz zur Fernüberwachung von Plastikmüll im Meer auf einem Satelliten eingesetzt wird.
Ziel
"Satellites have become one of most prominent technologies for Earth Observation, progressively attracting large investments from both the private and public sector and potentially becoming the next life-changing trend in world economics. Resulting from technological advancements and gradual reduction in manufacturing and in-orbit deployment costs, data captured drastically increased along, revealing significant impairments in current data management infrastructure to maximise associated added value. With the purpose of achieving a more efficient data management to further approach novel EO applications requiring continuous data flow between capturing and processing, Deep Neural Networks (DNNs) deployment ""at the edge"" has been investigated as valid approach to allow autonomous and reliable data payload and latency reduction while keeping high added value from data captured. However, deployment of accurate DNNs models present several limitations, with the major ones being high computational power and cumbersome architectures. In this project proposal, Edge SpAIce develops an extremely efficient approach to resize complex DNNs while ensuring compatibility requirements for on-board satellites hardware are met. With this scope, Edge SpAIce will further target a challenging demonstration of Edge-AI potential by design and deployment of a DNN for marine plastic litter remote monitoring from in-orbit representative satellite, paving the way towards next generation EO and moving European leadership in the global space market."
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesphysical sciencesastronomyobservational astronomyoptical astronomy
- social scienceseconomics and businesseconomics
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordinator
78100 SAINT-GERMAIN-EN-LAYE
Frankreich
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).