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Green Machine Learning for 5G and Beyond Resource Optimisation

Descrizione del progetto

Realizzare algoritmi di apprendimento automatico ecologici

L’ecocompatibilità delle nostre reti di comunicazione è una tendenza emergente, ma potenzialmente minacciata da algoritmi di intelligenza artificiale ad alta intensità energetica, necessari per complesse ottimizzazioni. Il progetto GreenML5G, finanziato dall’UE, studierà come ridurre il dispendio energetico di moduli di apprendimento di rinforzo profondo. Il risultato complessivo del progetto è la creazione di algoritmi di apprendimento automatico ecologici per la gestione delle risorse radio. L’impatto di questa tecnologia si diffonderà in altri settori dell’autonomizzazione e dell’apprendimento automatico.

Obiettivo

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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Coordinatore

CRANFIELD UNIVERSITY
Contribution nette de l'UE
€ 224 933,76
Indirizzo
College road
MK43 0AL Cranfield - bedfordshire
Regno Unito

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Regione
East of England Bedfordshire and Hertfordshire Central Bedfordshire
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Altri finanziamenti
€ 0,00