Descripción del proyecto
Una nueva pista para la inteligencia artificial inalámbrica
Los sistemas de comunicación inalámbrica afrontan retos cada vez mayores al tener que manejar más datos en entornos dinámicos. Los métodos de diseño de receptores tradicionales tienen dificultades para adaptarse a los rápidos cambios de los canales inalámbricos. Además, los dispositivos tienen una potencia y unos recursos informáticos limitados, lo cual dificulta el procesamiento de grandes cantidades de datos. Las soluciones de inteligencia artificial (IA) actuales, basadas en redes masivas preentrenadas, no son adecuadas para estas condiciones. En este contexto, el proyecto FLAIR, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, pretende resolver estos problemas creando una forma nueva y flexible de IA diseñada específicamente para las comunicaciones inalámbricas. Se centra en diseños de receptores ligeros, aprendizaje continuo y uso eficiente de los datos, ofreciendo un método más adaptable y respetuoso con los recursos.
Objetivo
Artificial intelligence (AI) is envisioned to play a key role in future wireless technologies, with deep neural networks (DNNs) enabling digital receivers to learn to operate in challenging communication scenarios. However, wireless receiver design poses unique challenges that fundamentally differ from those encountered in traditional deep learning domains. The main challenges arise from the dynamic nature of wireless communications, which causes continual changes to the data distribution, combined with the limited power and computational resources of wireless devices. These challenges impair conventional AI based on offline trained massive DNNs. Our ambitious goal is to introduce a new form of flexible lightweight AI that is particularly tailored for wireless communications. Our approach is based on a holistically revisiting the three fundamental pillars of AI – the architecture, dictating the family of learned mappings; the training algorithm that tunes the architecture; and the data based on which learning is carried out. Accordingly, we focus on three objectives – 1) design trainable receiver architectures that are lightweight and support adaptation to rapid channel variations; 2) establish a new learning paradigm that deviates from conventional training, and is based on viewing continual learning as a dynamic system; and 3) propose techniques to accumulate online data sets that are sufficiently informative for learning purposes while being small enough not to induce notable complexity in training. This is a fundamental depart from conventional deep learning, based on highly-parameterized DNNs trained with massive data sets using lengthy learning procedures. Our preliminary data show that this paradigm shift achieves substantial performance, robustness, and complexity gains over conventional deep receivers. The project will transform how communications systems are studied, and profoundly impact a multitude of applications that rely on wireless communications.
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
84105 Beer Sheva
Israel
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.