Merkezi olmayan, birleşik ve sürdürülebilir yapay zeka veri işleme için yeni yaklaşımlar (RIA)

Beklenen Sonuç:

Proje sonuçlarının, günümüzün merkezi yapay zeka hesaplama tekniklerinin engellerini aşan yeni yaklaşımlar, araçlar ve teknikler geliştirmeye katkıda bulunması beklenmektedir: merkezi bağımsız ortamlarda enerji ve yapay zeka hesaplama kapasitesinin sınırlı olması, yapay zeka çip türlerinin sınırlı bulunabilirliği, veri kalitesi ve güvenliği ile yapay zeka veri işlemedeki gecikme. Nihai amaç, çeşitli donanım işleme mimarilerini ve ölçeklendirme yaklaşımlarını etkinleştiren alternatif merkezi olmayan ve sürdürülebilir yapay zeka hesaplama modelleri sunarak AB'nin yapay zeka hesaplama kapasitesi darboğazlarını aşmasına yardımcı olmaktır.

Kapsam:

Bu konu, veri toplama, eğitim, ince ayar ve dağıtımdan başlayarak tüm yapay zeka modeli yaşam döngüsü boyunca bulut ve uç bilişim sürekliliği genelinde dağıtılmış hesaplama kaynaklarından yararlanmak için yapay zeka veri işlemeyi sağlayan teknolojilere ve tekniklere odaklanmaktadır. Bu alandaki güncel durumu aşmak için ele alınan araştırma alanları şunları içerir:

• Dağıtılmış, merkezi olmayan ve birleşik öğrenmenin ötesinde 'hesaplama sürekliliği' etkin yapay zeka mimarileri üzerine araştırma yapmak ve yapay zeka veri işlemenin birden fazla ve çeşitli hesaplama altyapısında ölçeklenmesini sağlamak için model sıkıştırma araçlarını ve yeni mekanizmaları entegre etmek.
• Hesaplama sürekliliği (uç, bulut, HPC) boyunca heterojen ve dağıtılmış altyapılar genelinde yapay zeka iş akışlarının geliştirilmesi, dağıtılması ve işletilmesi, yenilikçi hesaplama paradigmalarını (nöromorfik ve kuantum hesaplama) ve donanım verimliliği geliştirmelerini (örn. bellek içi hesaplama ve donanım ve yazılım yaklaştırması dahil) birleştirme olasılığı dahil.
• Merkezi olmayan yapay zeka veri işleme için veri kullanılabilirliğini ve tutarlılığını iyileştirmeye yönelik yeni yöntemler ve teknikler. Bunlar, veri kalitesini sağlamak için araçları (örn. dağıtılmış veri kaynakları arasında veri kümelerinin dengesizliğini veya tutarsızlığını önleme), ortamlar arası veri transferleri için hacim optimizasyonunu ve dağıtılmış veri yönetimini, tüm bunları veri gizliliğini korurken ve veri sızıntılarını önlerken (örn. ortaya çıkan kuantum tehditlerine karşı direnç için post-kuantum kriptografi gibi gelişmiş kriptografik koruma yoluyla) dikkate alır.
• Heterojen yapay zeka işleme mimarilerinin enerji ve sürdürülebilirlik etkilerinin ve bunların hesaplama altyapısı tasarımı ve uzun vadeli sürdürülebilirlik üzerindeki etkilerinin araştırılması dahil olmak üzere, hesaplama sürekliliği genelinde yapay zeka veri işlemenin uçtan uca enerji verimliliğini ve sürdürülebilirliğini ölçmek, izlemek ve iyileştirmek için yeni araçlar ve mekanizmalar.

Başarılı proje önerileri, farklı alanlarda en az iki tamamlayıcı kullanım durumunda önerilen gelişmeleri sergilemelidir. Bu kullanım durumları, proje başarılarının gerçek dünya durumlarındaki kazanılan değeri ve potansiyel etkisini göstermeli ve Avrupa'nın rekabet gücü için kritik olan temel uygulamaları ve sektörleri ele almalıdır. Kullanım durumları, ikna edici örnekler ve senaryolar sunmalı ve sonuçların katma değerinin ve ek ekonomik sektörlerdeki etkisinin tekrarlanabilirliğini sağlamalıdır.

null