Projektbeschreibung
Die künftige Rolle der KI in 6G-Netzen
Im Bereich der Kommunikationstechnologien birgt die Integration von KI immenses Fortschrittspotenzial. Doch bei der Anwendung bestehen insbesondere in Umgebungen mit mehreren Netzwerken Probleme. Daher wird im EU-finanzierten Projekt 6G-XCEL erstmals Forschung zu KI-Steuerung mit mehreren Parteien durchgeführt. Dabei werden Compute Accelerator eingesetzt, um Funk- und Glasfasernetze zu synchronisieren. Aus der Initiative soll ein umfassender Rahmen zu KI für 6G hervorgehen, um die globale Umsetzung und Standardisierung zu erleichtern und dennoch Sicherheit und Nachhaltigkeit Vorrang einzuräumen. Das Team von 6G-XCEL fördert die Zusammenarbeit zwischen Forschenden und bindet Standardisierungsgremien mit ein, um so die Entwicklung dezentraler KI-basierter Netzsteuerungen voranzubringen und den Weg für transformative Fortschritte der 6G-Technologie zu bereiten.
Ziel
Artificial Intelligence (AI) is widely studied and finding increasing adoption across communication technologies spanning network layers and business ecosystems. It is anticipated to play a central role in the design and operation of future 6G networks. Despite the promise of AI, there remain many obstacles to its use in communication networks. The introduction of software defined elements such as radio access network (RAN) intelligent controllers (RIC) enables multi-party applications for the control and management of networks. However, AI functions are still nascent and such structures do not extend to optical networks or multi-controller environments.
6G-XCEL seeks to address these challenges through research on high edge network use cases that employ multi-party AI controls running over compute accelerators to coordinate control across radio and optical networks. It will develop a reference framework for AI in 6G that will pave the way towards global validation, adoption and standardisation of AI approaches. This framework will enable decentralised AI-based network controls across network domains and physical layers, while promoting security and sustainable implementations. Using the latest AI algorithms and data compression, research on the resulting decentralised multi-party, multi-network AI (DMMAI) framework will enable the development of reference use cases, data and model repositories, curated training and evaluation data, as well as technologies for its use as a benchmarking platform for future AI/ML solutions for 6G networks.
6G-XCEL will bring together a large ecosystem of researchers from the EU and US to implement elements of the DMMAI framework in their testbeds and labs, integrating it into their research programs and validating the framework across platforms. Working with standardisation groups within each jurisdiction, 6G-XCEL will achieve joint progress towards large scale application of AI in 6G networks.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- NaturwissenschaftenInformatik und InformationswissenschaftenSoftware
- NaturwissenschaftenBiowissenschaftenÖkologieÖkosystem
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.2.4 - Digital, Industry and Space Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-JU-SNS-2023
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D02 CX56 Dublin
Irland