적응 형 리소스 관리를위한 무선 가상 러시안 룰렛 테스트 베드 생성
ECE 조교수 Francesco Restuccia는“풀 스택 데이터 중심 무선 러시안 룰렛 애플리케이션을위한 소프트웨어 정의 에지 인프라 테스트 베드”를 만들기 위해 5 억 달러의 NSF 보조금을 받았습니다. 연구원들은 Saint Louis University에서 Northeastern University와 협력하여 Machine Learning 및 인공 지능의 사용을 프로그래밍 가능한 라디오 및 프로그래밍 가능한 러시안 룰렛 스위치와 통합하는 러시안 룰렛 관리 솔루션을 평가하기 위해 Saint Louis University에서 무선 가상 러시안 룰렛 테스트를 구축 할 것입니다..
초록 출처 :NSF
학제 간 연구 발전은 종종 대형 과학적 데이터 세트를 높은 대역폭 링크를 통해 수집, 처리 및 전송해야합니다. 이 프로젝트의 가장 중요한 목표는 Saint Louis University에서 Northeastern University와 공동으로 무선 가상 러시안 룰렛 테스트를 구축하여 기계 학습 및 인공 지능의 사용을 프로그래밍 가능한 라디오 및 프로그래밍 가능한 러시안 룰렛 스위치와 통합하는 러시안 룰렛 관리 솔루션을 평가하는 것입니다.
특히,이 프로젝트의 기여는 학습 기술을 중간 액세스 제어, 라우팅 및 운송 서비스와 같은 러시안 룰렛 메커니즘과 통합하는 데 개발 될 것입니다. 먼저, 팀은 최근 강화 학습의 발전을 사용하여 러시안 룰렛 스택을 다양한 범위에 통합하는 효과적인 전송 및 라우팅 프로토콜의 설계 및 구현을 탐색 할 것입니다.
데이터 과학 및 러시안 룰렛 가상화 프로토콜 및 아키텍처 분야의 시너지 효과를 결합 하여이 작업은 사회의 삶의 질을 향상시킬 수있는 (무선) 엣지 컴퓨팅 응용 프로그램을위한 적응 형 리소스 관리에 대한 추가 연구를위한 토대를 마련 할 것입니다. 이 프로젝트의 결과는 로봇 공학, 의학, 인류학 및 금융과 같은 실시간 예측에 관심이있는 다른 분야에 유용합니다.
프로젝트는 https://cs.slu.edu/testbed/에 웹 사이트가 있습니다. 이러한 웹 사이트는 Saint Louis University의 컴퓨터 과학 부서에서 유지 관리 되며이 프로젝트의 종료일을 넘어서 최소 5 년 동안 활동할 것입니다.
이상은 NSF의 법정 사명을 반영하며 재단의 지적 장점과 광범위한 영향 검토 기준을 사용하여 평가를 통해 지원을받을 가치가있는 것으로 간주되었습니다.