Una variedad de aplicaciones emergentes de Internet de las cosas (IoT), por ejemplo, AR/VR, gemelos digitales, vehículos autónomos y control robótico, requieren retroalimentación de decisiones de inteligencia artificial en tiempo real. Ni el aprendizaje automático (ML) basado en la nube ni en el dispositivo pueden cumplir con los estrictos requisitos de latencia de extremo a extremo y fiabilidad del servicio de estas aplicaciones de IoT críticas en el tiempo. Edge Intelligence, basada en Mobile Edge Computing (MEC), tiene el potencial de abordar estos desafíos aprovechando el recurso informático distribuido en el perímetro de la red.
El objetivo principal de este proyecto de doctorado es desarrollar un marco MEC ágil que integre nuevos modelos de ML mediante el codiseño de modelos de comunicación, computación y ML. Permitirá la inferencia colaborativa de dispositivos IoT y servidores perimetrales para maximizar la precisión de la inferencia dentro de una restricción de retardo determinada. Este proyecto tendrá en cuenta los recursos de comunicación y cálculo que varían en el tiempo, así como la contención de recursos entre varios dispositivos IoT en el diseño. Además, se diseñarán técnicas avanzadas para acelerar la distribución de tareas de cálculo y los bloques computacionales básicos en ML. Se espera que el solicitante pueda desarrollar un prototipo de los métodos y el marco diseñados para evaluar y validar los resultados.
Network Computing, Communications and Storage (NETX) Group opera en la intersección de la teoría y la implementación de la comunicación y el cálculo, el aprendizaje automático, los sistemas distribuidos y las tecnologías Cloud/Edge. Por esta razón, alentamos a los solicitantes con un perfil teórico fuerte o a un perfil fuerte de implementación/programación (o idealmente ambos) a aplicar. Nuestro grupo también cuenta con un nuevo y bien financiado laboratorio para implementar grandes vainas de servidores de almacenamiento, servidores informáticos, microservidores ARM para operaciones de borde eficientes energéticamente, estación de trabajo GPU, placa Jetson TX2 y una serie de dispositivos para usuarios finales.
Fecha cierre convocatoria beca 1 noviembre 2019
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