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Distributed Network Intelligence over Mobile Edge Systems

Projektbeschreibung

Verteilte Netzwerkintelligenz für 6G-basierte Mobile-Edge-Systeme

Die Netzwerkintelligenz wird in 6G-basierten Mobile-Edge-Systemen eine entscheidende Rolle spielen, indem sie verteiltes maschinelles Lernen zur Verwaltung von Geräten in Echtzeit nutzt. Die wechselnden Bedingungen, die durch die Mobilität der Nutzenden verursacht werden, erfordern eine schnelle Modellkonvergenz für eine rechtzeitige Entscheidungsfindung. Das über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahme unterstützte Projekt DRIVE zielt darauf ab, ein systematisches Design zu entwickeln, das auf soliden theoretischen Grundlagen aufbaut und durch Prototypen validiert wird. Das Projekt wird die Intelligenz verteilter Netze verbessern, indem es einen Rahmen entwickelt, anhand dessen bewertet werden kann, wie sich Systemparameter auf die Effizienz des Modelltrainings auswirken. Darüber hinaus wird ein Verfahren für verteiltes Modelltraining unter Verwendung des personalisierten föderalen Lernens entwickelt und ein Prototypsystem zur Umsetzung dieser Lösungen geschaffen, um die Fähigkeiten von Mobile-Edge-Systemen zu verbessern.

Ziel

Network intelligence is envisioned as the cornerstone of 6G mobile edge systems. By deploying distributed machine learning algorithms at end-user terminals, the network can harness collective intelligence from vast data sources, enabling the real-time management of numerous devices in dynamic environments. However, users’ mobility nature renders the end-user terminals constantly encountering varying physical conditions, necessitating fast convergence of the distributed model training for timely decision-making. To accomplish this target, this project aims to deliver a systematic design, grounded in solid theoretical foundations and validated through real-world prototypes, that advances the understanding, optimization, and implementation of distributed network intelligence in mobile edge systems. The objectives are fourfold: (1) establish a theoretical framework for assessing the impact of system parameters across different layers on the efficiency of model training and identifying the dominating factors that constrain the training performance; (2) develop a goal-oriented status information exchange mechanism to enable timely update of status information across the interconnected terminals; (3) design a novel distributed model training method, utilizing personalized federated learning and high-order distributed optimization methods to stabilize the model update and accelerate the convergence process; and (4) build a comprehensive prototype system that implements the proposed solutions and verify their practical efficacy. These innovations will not only enhance the interpretability of network intelligence but also improve its operability. The expected outcome of this project shall forge forward the studies in distributed machine learning as well as network communication theory, demonstrating that the innovative fusion of two traditionally hitherto unrelated fields of study will propel and facilitate the rapid development and deployment of network intelligence in 6G.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

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

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) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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

Koordinator

THE UNIVERSITY OF EXETER
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.

€ 276 187,92
Adresse
THE QUEEN'S DRIVE NORTHCOTE HOUSE
EX4 4QJ Exeter
Vereinigtes Königreich

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Region
South West (England) Devon Devon CC
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.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0