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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Machine LEarning in Optical NeTwORks

Projektbeschreibung

Entwicklung der nächsten Generation optischer Hochleistungsnetze

Eine Schulung für sechs Nachwuchsforschende soll Anwendungen für maschinelles Lernen bei der optischen Multiband-Kommunikation behandeln. Dies ist ein interdisziplinäres Feld, das für die Industrie eine hohe Bedeutung hat. Das EU-finanzierte Projekt MENTOR hat die Forschungs- und Schulungsinhalte definiert, die in diesem Rahmen abzudecken sind. Außerdem konnten Partnerschaften mit vier großen Unternehmen etabliert werden. Ziel des Projektes ist die Gestaltung der nächsten Generation optischer Hochleistungsnetze, die wichtige Komponenten der weltweiten Telekommunikationsinfrastruktur darstellen. Der Anstieg bei der Nachfrage (+ 20 % jährlich) macht eine Steigerung der Kapazität erforderlich und legt es den Telekommunikationsunternehmen nahe, die Kosten pro übertragenem Bit zu senken. Die Suche nach Lösungen führt die Wissenschaft hin zu Verfahren, die auf maschinellem Lernen beruhen. Maschinelles Lernen ist das Mittel der Wahl, um diese Art komplexer technischer Probleme zu lösen.

Ziel

Optical fiber networks is one of the major drivers of our societal progress and a key enabler of the global telecommunication infrastructure. Optical networks underwent considerable changes over the past decade, as consequence of a continuous growth (exceeding 20% per year) of bandwidth demand. The current growth sets strong requirements in terms of capacity and costs for the operators, which seek to decrease the cost per transmitted bit. Several solutions have been proposed, and among them wide-band is more favourable to network operators, compared to more/or novel fibers. However, wide-band optical system presents new major challenges: optical components must guarantee similar performance over a broad spectrum, network optimization is carried out on a non-flat spectrum and with a much larger number of channels making design, optimization and control a complex problem. Therefore, application of machine learning (ML) techniques is of the growing importance for high-capacity multi-band (MB) optical systems. ML is becoming the technique of choice to solve complex nonlinear technical problems, such as, advance component design and management of wide-band networks.

The European Industrial Doctorate MENTOR presents a timely proposal to train 6 ESRs in the interdisciplinary field of high industrial importance: ML applications in multi-band optical communications. As ML can properly works only when a large amount of real data is available, it is crucial to bring together academic partners and the industry that provide access to the data. MENTOR consortium offers the strong industrial commitment of four large companies (CORIANT Germany and Portugal, ORANGE Labs and TELECOM ITALIA MOBILE) that significantly contributed in defining the research and training topics to be studied together with the world-leading academic partners in MENTOR. MENTOR will contribute to the European economy by design of the next generation of high-capacity optical networks.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-ITN-2020

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

ASTON UNIVERSITY
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 303 172,56
Adresse
ASTON TRIANGLE
B4 7ET Birmingham
Vereinigtes Königreich

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 303 172,56

Beteiligte (5)

Mein Booklet 0 0