Braine
Przetwarzanie Big Data i Sztuczna Inteligencja na Krawędzi Sieci
Przegląd projektu
Głównym celem BRAINE jest przyspieszenie rozwoju frameworka Edge, a w szczególności energooszczędnego sprzętu oraz oprogramowania wspomaganego przez AI, zdolnego do przetwarzania Big Data na krawędzi, wspierającego bezpieczeństwo, prywatność danych oraz suwerenność. Projekt BRAINE uznaje ograniczenia obecnego sprzętu i oprogramowania do edge computing w zakresie skalowalności, efektywności energetycznej, niezawodności, bezpieczeństwa oraz wydajności. Z perspektywy konsorcjum AI jest potrzebna nie tylko do poprawy wspomnianych ograniczeń, ale także do uproszczenia rozwoju systemów i aplikacji na brzegu sieci oraz zapewnienia ich jakości przy jednoczesnym obniżeniu wymaganego poziomu umiejętności programisty.
Głównym celem projektu jest przetestowanie i zademonstrowanie skuteczności oraz uniwersalności podejścia BRAINE do edge computing, innowacyjnych architektur obliczeniowych dla wbudowanej i autonomicznej operacji z naciskiem na funkcje wspomagane przez AI, poprzez ocenę wielu rzeczywistych przypadków użycia i scenariuszy, które demonstrują wymagania dotyczące skalowalności, bezpieczeństwa, efektywności, elastyczności i zdolności adaptacyjnych. Przewidziane przypadki użycia obejmują: wspomagane życie w opiece zdrowotnej, hiper-połączone miejskie systemy nadzoru i bezpieczeństwa, oszczędzanie danych z teledetekcji, Przemysł 4.0.
Głównym celem BRAINE jest przyspieszenie rozwoju frameworka Edge, a w szczególności energooszczędnego sprzętu oraz oprogramowania wspomaganego przez AI, zdolnego do przetwarzania Big Data na krawędzi, wspierającego bezpieczeństwo, prywatność danych oraz suwerenność. Projekt BRAINE uznaje ograniczenia obecnego sprzętu i oprogramowania do edge computing w zakresie skalowalności, efektywności energetycznej, niezawodności, bezpieczeństwa oraz wydajności. Z perspektywy konsorcjum AI jest potrzebna nie tylko do poprawy wspomnianych ograniczeń, ale także do uproszczenia rozwoju systemów i aplikacji na brzegu sieci oraz zapewnienia ich jakości przy jednoczesnym obniżeniu wymaganego poziomu umiejętności programisty.
Głównym celem projektu jest przetestowanie i zademonstrowanie skuteczności oraz uniwersalności podejścia BRAINE do edge computing, innowacyjnych architektur obliczeniowych dla wbudowanej i autonomicznej operacji z naciskiem na funkcje wspomagane przez AI, poprzez ocenę wielu rzeczywistych przypadków użycia i scenariuszy, które demonstrują wymagania dotyczące skalowalności, bezpieczeństwa, efektywności, elastyczności i zdolności adaptacyjnych. Przewidziane przypadki użycia obejmują: wspomagane życie w opiece zdrowotnej, hiper-połączone miejskie systemy nadzoru i bezpieczeństwa, oszczędzanie danych z teledetekcji, Przemysł 4.0.
Rola IS-Wireless
IS-Wireless aktywnie przyczyni się do pracy badawczej projektu, dostarczając zwirtualizowane protokoły 3GPP stosu radiowego prototypu gNB do uczenia się obciążenia w celu budowania modeli, które pozwalają na identyfikację zdolności predykcyjnych w celu poprawy zarządzania zasobami radiowymi. Ponadto, IS-Wireless będzie współpracować z Comcores, aby zaprezentować zwirtualizowany prototyp RAN dla sieci 5G, który jest zintegrowany z siecią fronthaul anten (RRH) od Comcores. IS-Wireless wniesie swój wkład do UC2 (nadzór miejski) poprzez dostarczenie komponentów prototypu 5G vRAN zainstalowanych w EMCD i połączonych z RRH Comcores.
IS-Wireless aktywnie przyczyni się do pracy badawczej projektu, dostarczając zwirtualizowane protokoły 3GPP stosu radiowego prototypu gNB do uczenia się obciążenia w celu budowania modeli, które pozwalają na identyfikację zdolności predykcyjnych w celu poprawy zarządzania zasobami radiowymi. Ponadto, IS-Wireless będzie współpracować z Comcores, aby zaprezentować zwirtualizowany prototyp RAN dla sieci 5G, który jest zintegrowany z siecią fronthaul anten (RRH) od Comcores. IS-Wireless wniesie swój wkład do UC2 (nadzór miejski) poprzez dostarczenie komponentów prototypu 5G vRAN zainstalowanych w EMCD i połączonych z RRH Comcores.