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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Integrating wireless communication engineering and machine learning

Descripción del proyecto

Aprovechar el aprendizaje automático optimizará sin problemas la gestión de la red 5G

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, en que los algoritmos y los modelos estadísticos se utilizan para analizar y extraer conclusiones a partir de patrones en los datos, lo cual permite a un sistema aprender, adaptarse y «tomar decisiones» sin recibir instrucciones explícitas. Dado que las redes inalámbricas de comunicación son cada vez más complejas y deben gestionar cantidades de datos cada vez mayores, la gestión de la red y las herramientas de optimización basadas en aprendizaje automático podrían mejorar notablemente la eficiencia y la fiabilidad. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto WINDMILL establece una red de formación a fin de integrar comunicaciones inalámbricas y aprendizaje automático para redes de 5G y posteriores.

Objetivo

With their evolution towards 5G and beyond, wireless communication networks are entering an era of massive connectivity, massive data, and extreme service demands. A promising approach to successfully handle such a magnitude of complexity and data volume is to develop new network management and optimization tools based on machine learning. This is a major shift in the way wireless networks are designed and operated, posing demands for a new type of expertise that requires the combination of engineering, mathematics and computer science disciplines. The ITN project WindMill addresses this need by providing Early Stage Researchers (ESRs) with an expertise integrating wireless communications and machine learning. The project will train 15 ESRs within a consortium of leading international research institutes and companies comprising experts in wireless communications and machine learning. This a very timely project, providing relevant inter-disciplinary training in an area where machine learning represents a meaningful extension of the current methodology used in wireless communication systems. Accordingly, the project will produce a new generation of experts, extremely competitive on the job market, considering the scale by which machine learning will impact the future and empower the individuals that are versed in it. The project will also nurture the sense of responsibility of the ESRs and the other participants through personal engagement in the training program and by promoting teamwork through collaborative joint projects.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-ITN-2018

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

AALBORG UNIVERSITET
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 595 044,00
Dirección
FREDRIK BAJERS VEJ 7K
9220 Aalborg
Dinamarca

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Región
Danmark Nordjylland Nordjylland
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 595 044,00

Participantes (9)

Socios (11)

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