In einer Zeit, in der die Informations- und Kommunikationstechnik stärker denn je zusammenwachsen, ist eine intelligente Netzautomatisierung ein Imperativ, um die Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Kommunikationsnetze zu erhöhen. Sie ist auch der Hebel, um eine Vielzahl neuer digitaler Dienste und Anwendungen zu ermöglichen, von denen wir uns viele heute noch gar nicht vorstellen können. Gerade in Zeiten eingeschränkter Mobilität wird deutlich, dass Automatisierung unverzichtbar ist, um den Netzbetrieb zu garantieren, den Ressourcenverbrauch zu optimieren und Dienste flexibel zu konfigurieren. Ziel von AI-NET-ANTILLAS ist es, mithilfe von Machine Learning (ML) einen zuverlässigen, sicheren, flexiblen und effizienten automatisierten Netzbetrieb zu ermöglichen. Im Teilprojekt "Effiziente Implementierung von ML-Verfahren" untersucht die TU Kaiserslautern die Implementierungseffizienz ausgewählter ML-Verfahren zum Lernen von Sender- und Empfängeralgorithmen in fortgeschrittenen ASIC-Technologien. Der Schwerpunkt liegt hierbei insbesondere auf der Untersuchung verschiedener Trade-Offs zwischen effizienten Implementierungsaspekten und der nachrichtentechnischen Performanz des Gesamtsystems.
Verbundprojekt: Automated Network Telecom Infrastructure with inteLLigent Autonomous Systems - AI-NET-ANTILLAS -; Teilvorhaben: Effiziente Implementierung von ML-Verfahren
Laufzeit:
01.04.2021
- 30.06.2024
Förderkennzeichen: 16KIS1317
Koordinator: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) - Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik - Lehrstuhl Entwurf Mikroelektronischer Systeme
Verbund:
Automated Network Telecom Infrastructure with inteLLigent Autonomous Systems
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Finnland
Frankreich
Themen:
Förderung
Information u. Kommunikation
Weitere Informationen
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