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Green Machine Learning for 5G and Beyond Resource Optimisation

Descripción del proyecto

Diseño de algoritmos de aprendizaje automático ecológicos

La integración de consideraciones medioambientales en nuestras redes de comunicación constituye una tendencia de nueva aparición, pero que podría verse comprometida por el uso de algoritmos de inteligencia artificial que consumen una gran cantidad de energía y que son necesarios para optimizaciones complejas. El proyecto financiado con fondos europeos GreenML5G examinará cómo reducir el consumo energético para módulos de aprendizaje profundo por refuerzo. El proyecto se propone desarrollar algoritmos de aprendizaje automático ecológicos para la gestión de recursos de radio. La tecnología tiene repercusiones más amplias en otros ámbitos de la autonomía y el aprendizaje automático.

Objetivo

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.

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Coordinador

CRANFIELD UNIVERSITY
Aportación neta de la UEn
€ 224 933,76
Dirección
College road
MK43 0AL Cranfield - bedfordshire
Reino Unido

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Región
East of England Bedfordshire and Hertfordshire Central Bedfordshire
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Otras fuentes de financiación
€ 0,00