Opis projektu
Demonstracja potencjału brzegowej technologii sztucznej inteligencji na satelicie
Satelity mają kluczowe znaczenie dla obserwacji Ziemi, co przyciąga znaczne inwestycje zarówno z sektora prywatnego, jak i publicznego oraz może potencjalnie odmienić globalną gospodarkę. Jednak obecna infrastruktura zarządzania danymi nie jest w stanie w wystarczającym stopniu zmaksymalizować wartości rosnącej ilości rejestrowanych danych. Aby temu zaradzić, finansowany ze środków UE projekt Edge SpAIce planuje opracować skuteczne podejście do wdrażania głębokich sieci neuronowych (DNN) na brzegu sieci w celu bardziej efektywnego zarządzania danymi, ukierunkowanego na ciągły przepływ danych między ich rejestrowaniem a przetwarzaniem. Pomimo wyzwań, takich jak wysokie wymagania dotyczące mocy obliczeniowej i złożoność architektur DNN, projekt Edge SpAIce zoptymalizuje działanie sztucznej inteligencji, umożliwiając jej kompatybilność z różnymi pokładowymi urządzeniami satelitarnymi. Ostatecznym celem jest zademonstrowanie potencjału brzegowej technologii sztucznej inteligencji poprzez wdrożenie DNN w satelicie do zdalnego monitorowania zanieczyszczenia morza plastikiem.
Cel
"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."
Dziedzina nauki
- natural sciencesphysical sciencesastronomyobservational astronomyoptical astronomy
- social scienceseconomics and businesseconomics
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordynator
78100 SAINT-GERMAIN-EN-LAYE
Francja
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.