Description du projet
Créer des algorithmes verts d’apprentissage automatique
L’écologisation de nos réseaux de communication est une tendance émergente, mais elle est potentiellement menacée par les algorithmes d’IA gourmands en énergie qui sont nécessaires pour des optimisations complexes. Le projet GreenML5G, financé par l’UE, étudiera les moyens de réduire les dépenses énergétiques pour les modules d’apprentissage par renforcement profond. Le principal résultat du projet est la création d’ algorithmes d’apprentissage automatique verts pour la gestion des ressources radio. Cette technologie a un large impact dans d’autres domaines de l’autonomie et de l’apprentissage automatique.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- ingénierie et technologie génie électrique, génie électronique, génie de l’information ingénierie de l’information télécommunication réseau de télécommunications réseau mobile 5G
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage par renforcement
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage profond
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement
Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2019
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
MK43 0AL Cranfield - Bedfordshire
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.