Projektbeschreibung
KI-gesteuertes 6G mit Daten- und Testlösungen
6G-Technologie erfordert, dass künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen in allen Teilen des Systems, vom Netzmanagement bis zur Ressourcenoptimierung, nahtlos funktionieren. Dabei gilt es jedoch einige Herausforderungen zu meistern. Ein Problem ist der Mangel an hochwertigen Datensätzen, die zum Trainieren von KI-Modellen benötigt werden. Zudem gestaltet sich das Erproben und Bewerten von KI-Modellen in einer realen 6G-Umgebung ohne Zugang zu einem Testnetz oder einem digitalen Zwilling schwierig. In diesem Zusammenhang wird das Team des EU-finanzierten Projekts 6G-DALI ein Ende-zu-Ende-KI-Rahmenwerk für 6G schaffen. Es weist zwei Hauptkomponenten auf: KI-Experimente als Dienstleistung sowie Datenerhebung und -speicherung. Dieses Rahmenwerk stellt Daten zum Training und einen einfachen Zugang zu offenen Datensätzen bereit. Außerdem umfasst es eine Testumgebung auf der Basis digitaler Zwillinge zur nach Bedarf erfolgenden Datengenerierung.
Ziel
One of the key enablers of 6G is undoubtedly the Native support of AI/ML at all the system levels, components, and mechanisms, from the orchestration and management levels to the low-level optimization of the infrastructure resources, including Cloud, Edge, RAN, Core Network, as well as a transport network. Despite the opportunities, there are several gaps that hinder the adoption of AI/ML in 6G, such as the lack of extensive and high-quality datasets that are required to train the models. On the other hand, AI model testing and performance evaluation in a representative staging environment (by emulation or real deployment) is also challenging without access to an end-to-end 6G testbed or representative Digital Twin environment. To this end, 6G-DALI aims to deliver an end-to-end AI framework for 6G, structured in two interdependent pillars, (1) AI experimentation as a service via MLOps and (2) Data and analytics collection and storage via DataOps. The 6G-DALI DataOps pillar provides the mechanisms for preparing clean and processed data that are stored within a 6G Dataspace and are made available for training and validating machine learning models as a service, a part of the MLOps Pillar. The end-to-end framework also delivers continuous monitoring, drift detection and retraining of models. Finally, 6G-DALI will deliver open datasets, a 6G Dataspace for dataset storage and secure sharing, and a Digital Twin testbed for data generation on demand.
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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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.2.4 - Digital, Industry and Space Main Programme
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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