Descripción del proyecto
Demostración del potencial de la tecnología de inteligencia artificial en el borde en un satélite
Los satélites son esenciales para la observación de la Tierra, atraen importantes inversiones del sector públicos y privado y podrían redefinir la economía mundial. Sin embargo, la actual infraestructura de gestión de datos no puede maximizar suficientemente el valor de la creciente cantidad de datos registrados. Para abordar este problema, el proyecto Edge SpAIce, financiado con fondos europeos, tiene por objeto desarrollar un planteamiento eficiente para desplegar redes neuronales profundas (RNP) en el borde para lograr una gestión de datos más eficaz, centrándose en el flujo continuo de datos entre el registro y el procesamiento. A pesar de retos como los elevados requisitos de potencia de cálculo y las complejas arquitecturas de RNP, el equipo de Edge SpAIce optimizará la ejecución de la inteligencia artificial (IA o AI, por sus siglas en inglés), lo que favorecerá su compatibilidad con diferentes equipos abordo de los satélites. El objetivo último es demostrar el potencial de la tecnología de IA en el borde desplegando en un satélite una RNP para la vigilancia a distancia de la basura plástica marina.
Objetivo
"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."
Ámbito científico
- natural sciencesphysical sciencesastronomyobservational astronomyoptical astronomy
- social scienceseconomics and businesseconomics
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
78100 SAINT-GERMAIN-EN-LAYE
Francia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.