Opis projektu
Opracowywanie zielonych algorytmów uczenia maszynowego
Ekologizacja sieci komunikacyjnych to nowy trend, ale już potencjalnie zagrożony przez zapotrzebowanie energetyczne algorytmów sztucznej inteligencji, niezbędnych do prowadzenia złożonych optymalizacji. Finansowany przez UE projekt GreenML5G będzie poświęcony badaniom nad ograniczeniem wydatków na energię niezbędną do stosowania modułów uczenia głębokiego przez wzmocnienie. W efekcie powstaną ekologiczne algorytmy uczenia maszynowego, które znajdą zastosowanie w zarządzaniu zasobami radiowymi. Technologia ta ma ogromny wpływ na inne obszary autonomii i uczenia maszynowego.
Cel
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.
Dziedzina nauki
- 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
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
MK43 0AL Cranfield - Bedfordshire
Zjednoczone Królestwo