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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Reinventing Multiterminal Coding for Intelligent Machines

Projektbeschreibung

Intelligenter Informationsaustausch für kooperative autonome Maschinen

Die Entwicklung fortschrittlicher Sensoren und des Deep Learning hat die Wahrnehmungsfähigkeit von Maschinen verbessert. Der massive Fluss hochdimensionaler Daten, der z. B. bei Videos und dynamischen Punktwolken erfolgt, bringt jedoch die derzeitigen Speicher- und Kommunikationstechnologien an ihre Grenzen. Diese Überlastung hindert die Maschinen daran, effektiv zusammenzuarbeiten, was diesem wesentlichen Schritt hin zu einer sicheren, hochgradigen Autonomie im Wege steht. Derzeitige Methoden für die kooperative Wahrnehmung beruhen ausschließlich auf datengesteuerten Modellen, die große Trainingsdatensätze und Rechenressourcen erfordern und denen es an Interpretierbarkeit und theoretischen Grundlagen mangelt. Das ERC-finanzierte Projekt IONIAN vereint traditionelle mehrterminale Quellencodierung und Signalverarbeitung mit moderner interpretierbarer und erklärbarer künstlicher Intelligenz. Ziel ist eine optimierte Datenkompression und Kommunikation für intelligente Maschinen. Dies wird es autonomen Systemen, von Fahrzeugen und Drohnen bis hin zu Robotern, ermöglichen, ihre Umgebung sicher wahrzunehmen.

Ziel

Advancements in sensors and deep learning have elevated the perception capacity of machines, bringing mid-level autonomy within reach. However, the abundance of high-dimensional data, including video and dynamic point cloud streams, strains current storage and communication technologies to their limits and curtails the ability of machines to collaboratively perceive the environment, a critical factor for achieving safety and the ambitious goal of high-level autonomy. State-of-the-art cooperative perception methods are based purely on a data-driven approach, requiring massive training data and computational resources, and lacking interpretability, explainability, and a solid theoretical foundation.
This proposal puts forth a groundbreaking multiterminal coding paradigm for intelligent machines enabling data compression and communication systems that break the current limits of the predictive coding archetype. It builds a unique concept that unifies traditional distributed source coding and signal processing domain knowledge with modern deep learning. First, it leverages machine learning to solve long-standing problems in multiterminal coding theory and devise code constructions achieving the fundamental limits, thereby establishing a theoretical framework that defines the amount of information required to be sent per agent to solve the cooperative perception task. Second, it leverages domain knowledge to drive the design of interpretable and data- and parameter-efficient machine learning models for cooperative perception. Third, it reinforces this interplay by pioneering explanations that enforce and assess the interpretability of the designed models. IONIAN will have a profound impact on the way intelligent machines, including ground and aerial vehicles, and mobile robots, compress and communicate multi-sensory data to collaboratively perceive the environment for autonomous safe navigation, ultimately leading to trustworthy operation and acceptance of such systems.

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: Das European Science Vocabulary.
Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

VRIJE UNIVERSITEIT BRUSSEL
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 999 403,75
Adresse
PLEINLAAN 2
1050 BRUSSEL
Belgien

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Region
Région de Bruxelles-Capitale/Brussels Hoofdstedelijk Gewest Région de Bruxelles-Capitale/ Brussels Hoofdstedelijk Gewest Arr. de Bruxelles-Capitale/Arr. Brussel-Hoofdstad
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 999 403,75

Begünstigte (1)

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