Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Twinning for Excellence in Adaptive Edge AI

Description du projet

L’innovation en matière d’IA de périphérie en Serbie

Alors que la demande d’IA à la périphérie de l’ordinateur augmente, les restrictions des appareils à ressources limitées posent des défis importants. Les contraintes de mémoire, de puissance de traitement, de consommation d’énergie et de latence entravent le déploiement d’algorithmes d’IA complexes. Dans ce contexte, l’initiative AIDA4Edge, financée par l’UE, vise à mettre au point des solutions innovantes dans le domaine de l’IA de périphérie. S’appuyant sur son expertise en matière d’optimisation, d’accélérateurs d’IA multicœurs et de SNN bio-inspirés, le consortium s’attaque aux problèmes de mémoire, de puissance de traitement, de consommation d’énergie et de temps de latence. Dirigé par la faculté d’ingénierie électrique de l’université de Niš, située en Serbie, le projet a pour objectif global de combler les lacunes en matière de recherche et de renforcer les équipes dirigées par des femmes en Serbie. Grâce au transfert de connaissances et à l’échange de bonnes pratiques, il promet de stimuler le progrès scientifique et économique.

Objectif

The main goal of AIDA4Edge is to strengthen networking between the Coordinator (FEEUNI) and the advanced partners (IHP, UoM and UNIFE) from European institutions in order to enable FEEUNI to reach scientific and innovation excellence in the field of Edge AI (Artificial Intelligence). Fundamental and thriving research will tackle the issue of bringing complex AI algorithms to Edge devices with resource constrains in terms of memory, processing power, energy consumption and latency. To meet this challenge, the synergy of expertise of all partners will be exploited and an adaptive AI-enabled edge computing pipeline will be developed. UNIFE will contribute with the expertise in the field of optimization and tuning hyperparameters of ANN (Artificial Neural Network) utilizing probabilistic logic. IHP will be in charge of exploiting the advantages brought by multi-core AI accelerators in terms of power consumption and reliability. UoM will leverage the synergies between bio-inspired SNNs (Spiking Neural Networks) and ANNs, to maintain the accuracy of conventional ANNs and to exploit the input data sparsity through the asynchronous computational capabilities of bio-inspired SNNs. FEEUNI will bring the expertise in quantization, important for ANN compression and resource saving. By the knowledge transfer and the exchange of the best practice, networking will provide FEEUNI all knowledge it lacks. It will enable FEEUNI not only to empower research capacity, but also to become the center of excellence in the field of Edge AI and to raise the reputation and enhance research management capacities and administrative skills. This will strengthen and encourage FEEUNI team (with a lot of women involved) to apply to variety of new research calls and to boost progress in science and economy in Serbia and beyond, reducing the imbalance of research capabilities between developed European countries and Serbia.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-CSA - HORIZON Coordination and Support Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-WIDERA-2023-ACCESS-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITY OF NIS- FACULTY OF ELECTRONIC ENGINEERING
Contribution nette de l'UE
€ 604 687,50
Adresse
ALEKSANDRA MEDVEDEVA 14
18000 Nis
Serbie
Région
Србија - југ Регион Јужне и Источне Србије Нишавска област
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Participants (2)

Partenaires (1)