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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Machine LEarning in Optical NeTwORks

Descripción del proyecto

Diseñar la nueva generación de redes ópticas de alta capacidad

Seis investigadores noveles se formarán en aplicaciones de aprendizaje automático (AA) para comunicaciones ópticas multibanda. Se trata de un ámbito interdisciplinario de gran importancia industrial. El proyecto MENTOR, financiado con fondos europeos, ha definido los ámbitos de investigación y formación a estudiar, además de conseguir asociaciones con cuatro grandes empresas. El objetivo del proyecto es diseñar la siguiente generación de redes ópticas de alta capacidad, que son unas de las principales facilitadoras de la infraestructura de telecomunicaciones mundial. El aumento de la demanda (más de un 20 % al año) requiere impulsar la capacidad y que los operadores reduzcan el coste por transmisión de bit. Las búsqueda de una solución está orientando a los investigadores hacia las técnicas de AA. De hecho, el AA es la técnica preferida para abordar este tipo de problemas técnicos complejos.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-ITN-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

ASTON UNIVERSITY
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 303 172,56
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 303 172,56

Participantes (5)

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