Opis projektu
Przyszła rola sztucznej inteligencji w sieciach 6G
Sztuczna inteligencja stanowi ważny element rozwoju nowoczesnych technologii łączności. Jej stosowanie wiąże się jednak z szeregiem utrudnień, szczególnie w środowiskach wielosieciowych. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu 6G-XCEL podejmie nowatorskie badania nad wszechstronnymi modelami SI, wykorzystując akceleratory obliczeniowe do synchronizacji sieci radiowych i optycznych. Celem prac jest ustanowienie kompleksowych ram dla sztucznej inteligencji w sieciach 6G, co usprawni globalne wdrożenie tej technologii oraz jej normalizację przy jednoczesnym postawieniu bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju na pierwszym miejscu. Wspierając współpracę między naukowcami i uczestnicząc w pracach organów normalizacyjnych, badacze projektu 6G-XCEL przyczyniają się do rozwoju zdecentralizowanych systemów sterowania sieciami opartymi na sztucznej inteligencji, przygotowując grunt pod przełomowe postępy w rozwoju technologii 6G.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- inżynieria i technologiainżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatycznainżynieria informacyjnatelekomunikacjasieć telekomunikacyjnasieć optyczna
- nauki przyrodniczenauki biologiczneekologiaekosystemy
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.2.4 - Digital, Industry and Space Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation ActionsKoordynator
D02 CX56 Dublin
Irlandia