Projektbeschreibung
Sichere und nachhaltige multimodale große Edge-Modelle
Generative KI-Dienste stützen sich häufig auf zentrale Clouds, was Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz, Energieverbrauch und Reaktionsgeschwindigkeit mit sich bringt. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm zielt Projekt EDGELM darauf ab, diese Herausforderungen durch die Entwicklung eines Frameworks für die Anpassung und Bereitstellung multimodaler großer Modelle in heterogenen Edge-Infrastrukturen zu lösen. Durch den Einsatz von verstärkendem Lernen und förderalem Lernen wird das Projekt ein effizientes Ressourcenmanagement sowie eine datenschutzfreundliche Modellanpassung für verschiedenartige lokale Umgebungen ermöglichen. EDGELM wird zudem quantenerweiterte Trainingsmethoden erforschen und das Framework in sensiblen Bereichen des Gesundheitswesens validieren, um die Einhaltung ethischer Grundsätze sicherzustellen. Letztendlich zielt das Projekt darauf ab, einen Fahrplan für eine datenschutzfreundliche und nachhaltige generative KI in Europa zu erstellen, um den Übergang von der Abhängigkeit von zentralen Cloud-Lösungen hin zu einer sicheren und effizienten Edge-Intelligenz zu beflügeln.
Ziel
Large models (LMs) powering generative Artificial Intelligence (AI) services are typically hosted in centralized cloud infrastructures. This paradigm introduces significant challenges related to data sovereignty, privacy protection, energy consumption, and transmission latency, severely restricting their suitability for real-time, privacy-sensitive applications. Despite recent advances, current solutions for LM compression and edge deployment remain insufficiently adaptive to heterogeneous hardware distributions, diverse multimodal model requirements, and practical deployment constraints.
The EDGELM project directly addresses these gaps by developing a context-aware, AI-driven framework that tailors LM compression strategies to heterogeneous edge-resource distributions, modality-specific compression characteristics, and application-specific accuracy constraints. Complementing this framework, an adaptive reinforcement-learning-assisted orchestration solution will be designed to optimize model cooperation and resource allocation, thereby improving inference latency and energy efficiency. Furthermore, EDGELM will integrate hybrid quantum-classical fine-tuning methods and federated learning techniques to augment model expressiveness and training efficiency within limited resource budgets. EDGELM’s practical effectiveness will be validated through real-world deployment in a privacy-sensitive healthcare scenario, ensuring compliance with data protection and ethical standards, while evaluating user acceptance and trust with expert psychological insights.
Supported by advanced edge-computing and quantum computing facilities at Politecnico di Torino, industrial expertise from Nextworks, and clinical input from healthcare partners, EDGELM will establish a robust methodology and practical roadmap for broader deployment of multimodal LMs at the network edge. This initiative supports Europe's transition toward privacy-compliant, sustainable, and efficient generative AI services.
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.
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.
- Technik und Technologie Umwelttechnik ökosystembasiertes Management Klimaschutz
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Computersicherheit Datenschutz
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz generative künstliche Intelligenz
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Hardware Quantencomputer
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
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.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
HAUPTPROGRAMM
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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.
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.
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
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF
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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.
10129 Torino
Italien
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.