Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano it
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

Multi-Dimensional Resource Management for 6G IoT Networks with Generative Artificial Intelligence

Descrizione del progetto

L’intelligenza artificiale generativa per superare le sfide del 6G

Il progresso dell’Internet degli oggetti (IoT, Internet of Things), la sua crescente adozione e la maggiore dipendenza da esso hanno determinato trasformazioni e cambiamenti di paradigma significativi, con la transizione di servizi e beni su dispositivi e piattaforme digitali e interconnesse. La dipendenza fondamentale dell’IoT dalle imminenti reti 6G ha portato alla luce sfide cruciali, come la difficoltà di gestire in modo efficiente e dinamico risorse vaste e multidimensionali per soddisfare una domanda elevata e garantire l’affidabilità, che potrebbero limitare e danneggiare questa crescita. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto Multi-RM-6GIoT-GAI svolgerà ricerche sull’IA generativa insieme a un framework basato sull’ipergrafo, usandoli poi per sviluppare soluzioni e innovazioni chiave. Inoltre, migliorerà la user experience, la gestione delle risorse, l’adattabilità e l’equità durante il funzionamento.

Obiettivo

The Internet of Things (IoT) has fundamentally changed our interaction with the physical world, bringing a paradigm shift that has transitioned physical objects into digital and interconnected devices. This digitalization revolution largely hinges on to take a significant leap forward with the deployment of emerging 6G networks. While 6G holds great promise, it also poses severe challenges, especially in dynamically managing its vast multi-dimension resources amid heightened demands for latency, rates, reliability etc. Traditional approaches, particularly those relying on Deep Reinforcement Learning (DRL), have obvious limitations in various and complex 6G IoT networks. In this context, we will explore Generative Artificial Intelligence (GAI) to solve these challenges. First, we will establish a hypergraph-based framework for multi-dimensional resource representation and modeling, targeting the optimization of service capabilities. Subsequently, we will use the Generative Diffusion Model (GDM) to streamline communication intent extraction, facilitating swift decision-making and improving the adaptability of the network. Finally, we will leverage GDM in crafting resilient incentive structures, aiming to ensure the fairness of resource distribution and enhance user experience in the 6G IoT environment. The project has three work packages (WPs): WP1 aims at designing measurements for multi-dimensional resources, WP2 investigates the utilization of GDM for adaptive resource management, and in WP3, we seek to use GDM to ensure fairness in resource sharing. By integrating GAI as a solution to the multifaceted challenges of 6G IoT, we seek to expand and redefine the capabilities and applications of 6G IoT in real-world contexts.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Contributo netto dell'UE
€ 236 340,00
Indirizzo
BRINELLVAGEN 8
100 44 Stockholm
Svezia
Regione
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato