MU-MIMO 컨트롤 룰렛 돌리기 위해 MAS 에지 서버로의 전송을 개선
ECE 조교수 Francesco Restuccia는 University of California-Irvine의 Marco Levorato와 협력하여“Semantic Mu-Mimo 룰렛 돌리기을 통해 모바일 자율 시스템에서 신뢰할 수있는 작업 오프로드”에 대한 $ 415K NSF 보조금을 받았습니다.
초록 출처 :NSF
자율 주행 차 및 드론과 같은 모바일 자율 시스템 (룰렛 돌리기S)은 도시 이동성, 정밀 농업 및 원격 감시와 같은 중요한 응용 분야에서 중추적 인 역할을합니다. 작업을 달성하기 위해 룰렛 돌리기s는 컴퓨터 비전 작업 (예 : 객체 감지)의 고 처리량 저하 스트리밍 (예 : 객체 감지)에 점점 더 의존하고 있습니다.
이 프로젝트의 주요 기술적 노력은 획득 한 데이터 스트림이 MU-Mimo를 통해 에지 서버에 무선으로 전송되는 방법을 제어하는 새로운 DRL (Deep Honescement Learning) 기반 전략의 설계에 중점을 둘 것입니다. PIS는 압축 및 MU-MIMO 채널 상태 정보 (CSI) 피드백으로 인해 계산 간접비가 증가하지 않고 작업 정확도를 원본에 가깝게 유지하면서 분할 컴퓨팅을 기반으로하는 기술을 룰렛 돌리기합니다.
이상은 NSF의 법정 사명을 반영하며 재단의 지적 장점과 광범위한 영향 검토 기준을 룰렛 돌리기하여 평가를 통해 지원을받을 가치가있는 것으로 간주되었습니다.