Descripción del proyecto
Aprovechar el aprendizaje automático optimizará sin problemas la gestión de la red 5G
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, en que los algoritmos y los modelos estadísticos se utilizan para analizar y extraer conclusiones a partir de patrones en los datos, lo cual permite a un sistema aprender, adaptarse y «tomar decisiones» sin recibir instrucciones explícitas. Dado que las redes inalámbricas de comunicación son cada vez más complejas y deben gestionar cantidades de datos cada vez mayores, la gestión de la red y las herramientas de optimización basadas en aprendizaje automático podrían mejorar notablemente la eficiencia y la fiabilidad. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto WINDMILL establece una red de formación a fin de integrar comunicaciones inalámbricas y aprendizaje automático para redes de 5G y posteriores.
Objetivo
With their evolution towards 5G and beyond, wireless communication networks are entering an era of massive connectivity, massive data, and extreme service demands. A promising approach to successfully handle such a magnitude of complexity and data volume is to develop new network management and optimization tools based on machine learning. This is a major shift in the way wireless networks are designed and operated, posing demands for a new type of expertise that requires the combination of engineering, mathematics and computer science disciplines. The ITN project WindMill addresses this need by providing Early Stage Researchers (ESRs) with an expertise integrating wireless communications and machine learning. The project will train 15 ESRs within a consortium of leading international research institutes and companies comprising experts in wireless communications and machine learning. This a very timely project, providing relevant inter-disciplinary training in an area where machine learning represents a meaningful extension of the current methodology used in wireless communication systems. Accordingly, the project will produce a new generation of experts, extremely competitive on the job market, considering the scale by which machine learning will impact the future and empower the individuals that are versed in it. The project will also nurture the sense of responsibility of the ESRs and the other participants through personal engagement in the training program and by promoting teamwork through collaborative joint projects.
Ámbito científico
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationstelecommunications networksmobile network5G
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)Coordinador
9220 Aalborg
Dinamarca
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Participantes (9)
06410 Biot
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08860 Castelldefels Barcelona
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02150 Espoo
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35122 Padova
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164 80 Stockholm
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91300 Massy
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08014 Barcelona
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
8092 Zuerich
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70839 Gerlingen-Schillerhoehe
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Socios (11)
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
19801 Wilmington
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
14850 Ithaca Ny
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
85579 Neubiberg
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
78701 2982 Austin
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
08034 Barcelona
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
70174 Stuttgart
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
91192 Gif Sur Yvette
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
22203 Arlington
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
22201 Arlington Va
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Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
69621 Villeurbanne Cedex
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Las organizaciones asociadas contribuyen a la aplicación de la acción, pero no firman el acuerdo de subvención.
1331 Fornebu
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