Descripción del proyecto
Ejecutar redes neuronales profundas en dispositivos de bajo consumo del internet de las cosas
El internet de las cosas (IdC) y el rápido aumento de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático han dado origen a toda una nueva serie de desafíos. Uno de ellos es la dificultad de ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo entre diversas plataformas de «hardware». Se trata de un problema que ya se ha abordado ampliamente en flujos de trabajo basados en unidades centrales de procesamiento (CPU) y unidades de procesamiento gráfico (GPU). Sin embargo, no ha sido el caso con los dispositivos de bajo consumo como los teléfonos inteligentes, los coches o los relojes, en que las interfaces de aprendizaje profundo han ido ganando terreno. El proyecto hls4ml, financiado con fondos europeos, desarrollará una biblioteca de «software» de código abierto que adaptará de forma automática las redes neuronales profundas a los circuitos electrónicos mediante el uso de herramientas de síntesis de alto nivel y la reducción del consumo de recursos.
Objetivo
With Deep Learning becoming ubiquitous in our life, running Deep Learning algorithms in real time on an heterogeneous set of hardware platforms is a pressing need in many aspects of our society. While traditional workflows based on standard CPUs and GPUs are established, Deep Learning inference on low-power devices (e.g. cars, smart phones, watches, etc) is gaining more attention. Typically, this would require strong background in electronic engineering to convert a neural network into a Digital Signal Processor. We propose to develop a complete open-software library to automatically convert Deep Neural Networks to electronic circuits, using High Level Synthesis tools. With a large basis of potential applications (e.g. autonomous cars, medical devices, portable monitoring devices, custom electronics as in the real-time data processing system of large-scale scientific experiments, etc.), the hls4ml library would assists users by automatising the logic circuit design as well as by reducing resource utilisation while preserving accuracy.
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..
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..
- ingeniería y tecnología ingeniería mecánica ingeniería de vehículos ingeniería automotriz vehículo autónomo
- ingeniería y tecnología ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la información ingeniería electrónica
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencia de datos tratamiento de datos
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial inteligencia computacional
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
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.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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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.
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.
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.
ERC-POC - Proof of Concept Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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) ERC-2020-PoC
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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.
1211 GENEVE 23
Suiza
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.