Projektbeschreibung
Umweltfreundliche Algorithmen für maschinelles Lernen
Die Ökologisierung unserer Kommunikationsnetze ist ein aufkommender Trend, der jedoch durch energieintensive Algorithmen mit künstlicher Intelligenz bedroht sein könnte, welche für komplexe Optimierungen erforderlich sind. Das EU-finanzierte Projekt GreenML5G wird untersuchen, wie der Energieverbrauch für Module zum tiefen Verstärkungslernen gesenkt werden kann. Die Gesamtleistung des Projekts besteht darin, umweltfreundliche Algorithmen für maschinelles Lernen zur Funkressourcenverwaltung zu erstellen. Die Technologie hat weitreichende Auswirkungen auf andere Bereiche der Autonomie und des maschinellen Lernens.
Ziel
Artificial Intelligence (AI) is revolutionising a wide range of industries. Wireless networks with emerging high dimensional challenges are set to benefit from data-driven deep learning optimisation across layers. In particular, we expect that the deep supervised and deep reinforcement learning modules can resolve high-dimensionality inputs, achieve near optimal solutions, and efficiently scale via confederated learning. However, what is not well understood is the energy cost and carbon footprint of AI in future wireless networks. The danger is that intelligent networks are not green networks and that the recent progress made in green communication risk being undermined by the new breed of AI-based wireless communication. Here, in this project, we propose to develop green machine learning algorithms for radio resource management. This will lead to a future of intelligent and sustainable wireless networking.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationstelecommunications networksmobile network5G
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningreinforcement learning
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technology
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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MK43 0AL Cranfield - Bedfordshire
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