Collaborative Research: MLWiNS: Hyperdimensional Computing for Scalable IoT Intelligence Beyond the Edge
协作研究:MLWiNS:用于超越边缘的可扩展物联网智能的超维计算
基本信息
- 批准号:2003279
- 负责人:
- 金额:$ 14万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2020
- 资助国家:美国
- 起止时间:2020-07-01 至 2023-06-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The Internet of Things (IoT) generates large amounts of data that machine learning algorithms today process in the cloud. The heterogeneity of the data types and devices, along with limited computing and communication capabilities of IoT devices, poses a significant challenge to real-time training and learning with classical machine learning algorithms. This project instead proposes to use Hyperdimensional (HD) computing for distributed machine learning. HD computing is a brain-inspired machine learning paradigm that transforms data into knowledge at very low cost, while being extremely robust to errors. When completed, this project has the potential to change the way machine learning is done today – instead of depending on the cloud, IoT systems will be able to make quality decisions on the spot, in real time, regardless of connectivity, with long battery lifetime. This will be made possible by designing: i) novel HD encoding schemes to represent various data in IoT applications including numerical feature vectors, time-series data, and images, ii) a novel distributed learning framework for IoT networks by incorporating active learning to considerably reduce communication overhead and learning costs, and iii) a reliable learning solution based on the error-tolerant characteristic of HD computing. The ideas developed in this project will be tested on both UCSD and SDSU using a fully instrumented testbed for human activity recognition.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
物联网(IoT)产生了大量的数据,这些数据是今天的机器学习算法在云中处理的。 数据类型和设备的异构性,沿着物联网设备有限的计算和通信能力,对使用经典机器学习算法的实时训练和学习提出了重大挑战。该项目建议使用超维(HD)计算进行分布式机器学习。HD计算是一种受大脑启发的机器学习范式,它以极低的成本将数据转换为知识,同时对错误具有极强的鲁棒性。完成后,该项目有可能改变当今机器学习的方式-而不是依赖于云,物联网系统将能够在现场做出质量决策,在真实的时间,无论连接,电池寿命长。 这将通过设计:i)新颖的HD编码方案来表示物联网应用中的各种数据,包括数字特征向量,时间序列数据和图像,ii)通过结合主动学习来大大减少通信开销和学习成本的物联网网络的新型分布式学习框架,以及iii)基于HD计算的容错特性的可靠学习解决方案。 在这个项目中开发的想法将在UCSD和SDSU上进行测试,使用一个用于人类活动识别的全仪器测试平台。这个奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Towards a Robust and Efficient Classifier for Real World Radio Signal Modulation Classification
- DOI:10.1109/icassp49357.2023.10094907
- 发表时间:2023-06
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Dancheng Liu;Kazim Ergun;Tajana Simunic
- 通讯作者:Dancheng Liu;Kazim Ergun;Tajana Simunic
Multi-Label Classification With Hyperdimensional Representations
- DOI:10.1109/access.2023.3299881
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:3.9
- 作者:Rishikanth Chandrasekaran;Fatemeh Asgareinjad;Justine Morris;Tajana Rosing
- 通讯作者:Rishikanth Chandrasekaran;Fatemeh Asgareinjad;Justine Morris;Tajana Rosing
Automating and Optimizing Reliability-Driven Deployment in Energy-Harvesting IoT Networks
自动化和优化能量收集物联网网络中可靠性驱动的部署
- DOI:10.1109/tnsm.2022.3208083
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:5.3
- 作者:Yu, Xiaofan;Ergun, Kazim;Song, Xueyang;Cherkasova, Ludmila;Rosing, Tajana Šimunić
- 通讯作者:Rosing, Tajana Šimunić
Poster Abstract: Attentive Multimodal Learning on Sensor Data using Hyperdimensional Computing
海报摘要:使用超维计算对传感器数据进行多模态学习
- DOI:10.1145/3583120.3589824
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Zhao, Quanling;Yu, Xiaofan;Rosing, Tajana
- 通讯作者:Rosing, Tajana
HD-I-IoT: Hyperdimensional Computing for Resilient Industrial Internet of Things Analytics
- DOI:10.23919/date56975.2023.10137045
- 发表时间:2023-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Onat Güngör;Tajana Simunic;Baris Aksanli
- 通讯作者:Onat Güngör;Tajana Simunic;Baris Aksanli
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10.1145/3615991.3616404 - 发表时间:
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- 作者:
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Tajana Rosing
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Continuing Grant
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- 批准号:24ZR1403900
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