SBIR Phase I: Solving Visual Data Problems for Large Scale Machine Learning Applications
SBIR 第一阶段:解决大规模机器学习应用的视觉数据问题
基本信息
- 批准号:2015166
- 负责人:
- 金额:$ 22.5万
- 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:2020-05-01 至 2021-04-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The broader impact/commercial potential of this Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project will be to offer a unifying backend that will enable seamless and scalable visual data access for Machine Learning (ML) deployments. This is achieved by removing the need for a fragmented system design from numerous independent products in an otherwise unified pipeline. Improvements in ML have made it possible for businesses to extract insights from information-rich visual data such as images and video. Handling big-visual-data for ML and query purposes requires storage and access methods designed for visual ML. With the current off-the-shelf alternatives, ML engineers and data scientists are forced to merge unprepared data solutions to address visual data management. Businesses pay the technical debt in the form of a) extra data platform resources, b) talent mismatch when ML engineers and data scientists are forced to engineer infrastructure, and c) delayed product launches. This project creates a unified system with one solution across the various stages of ML starting from data collection, curation, to training, inference, and business queries.This Small Business Innovation Research (SBIR) Phase I project will lead to a novel data management platform designed for large-scale visual data, with an interface specialized for Machine Learning (ML) and Expert Insights queries. The project aims to build infrastructure to support thousands of concurrent clients, trillions of metadata entities, and petabytes of visual data, as will be common in the domains with increasing use of visual data. The platform is scalable without affecting performance, particularly for the emerging area of visual data management for ML deployments. The work will include visual data storage when receiving data from a large number of IoT-like devices and a ML-aware application programming interface for low-latency, high-throughput access of big-visual-data. The scalable metadata database is designed to exploit new memory technology and novel caching and tiering methods using content-based knowledge of image/video data via novel formats.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.
这个小型企业创新研究(SBIR)第一阶段项目的更广泛的影响/商业潜力将是提供一个统一的后端,为机器学习(ML)部署提供无缝和可扩展的可视化数据访问。这是通过从统一管道中的众多独立产品中消除碎片化系统设计的需要来实现的。ML的改进使企业能够从图像和视频等信息丰富的视觉数据中提取见解。处理用于ML和查询目的的大可视化数据需要为可视化ML设计的存储和访问方法。使用当前现成的替代方案,ML工程师和数据科学家被迫合并未准备好的数据解决方案,以解决可视化数据管理问题。企业以以下形式支付技术债务:a)额外的数据平台资源,B)当机器学习工程师和数据科学家被迫设计基础设施时人才不匹配,以及c)延迟产品发布。该项目创建了一个统一的系统,从数据收集、策展到训练、推理和业务查询,整个ML的各个阶段都有一个解决方案。这个小型企业创新研究(SBIR)第一阶段项目将产生一个专为大规模可视化数据设计的新型数据管理平台,具有专门用于机器学习(ML)和专家洞察查询的接口。该项目旨在构建基础设施来支持数千个并发客户端、数万亿元数据实体和PB级视觉数据,随着视觉数据使用的增加,这在各个领域将变得常见。该平台可扩展,而不会影响性能,特别是对于ML部署的可视化数据管理的新兴领域。这项工作将包括从大量物联网设备接收数据时的视觉数据存储,以及用于低延迟,高吞吐量访问大视觉数据的ML感知应用程序编程接口。 可扩展的元数据数据库旨在利用新的内存技术和新的缓存和分层方法,通过新的格式使用基于内容的图像/视频数据知识。该奖项反映了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(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Vishakha Gupta其他文献
VDMS: Efficient Big-Visual-Data Access for Machine Learning Workloads
VDMS:机器学习工作负载的高效大视觉数据访问
- DOI:
- 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Luis Remis;Vishakha Gupta;Christina R. Strong;Ragaad Altarawneh - 通讯作者:
Ragaad Altarawneh
Wireless ad hoc lattice computers (WAdL)
- DOI:
10.1016/j.jpdc.2005.11.005 - 发表时间:
2006-04-01 - 期刊:
- 影响因子:
- 作者:
Vishakha Gupta;Gaurav Mathur;Anil M. Shende - 通讯作者:
Anil M. Shende
ROLE OF ZINC IN PERIODONTAL HEALTH AND DISEASE
锌在牙周健康和疾病中的作用
- DOI:
10.36106/ijsr/6509802 - 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Vishakha Gupta;Pavitra Rastogi;S. Ajay;Rameshwari Singhal - 通讯作者:
Rameshwari Singhal
UREM-A UML-based Requirement Engineering Model for Data Warehouse
UREM-基于UML的数据仓库需求工程模型
- DOI:
- 发表时间:
2011 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Vishakha Gupta;Anupam Chauhan;Amit Kumar;Shweta Taneja - 通讯作者:
Shweta Taneja
Coordinated system level resource management for heterogeneous many-core platforms
- DOI:
- 发表时间:
2011-08 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Vishakha Gupta - 通讯作者:
Vishakha Gupta
Vishakha Gupta的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
相似国自然基金
Baryogenesis, Dark Matter and Nanohertz Gravitational Waves from a Dark
Supercooled Phase Transition
- 批准号:24ZR1429700
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
ATLAS实验探测器Phase 2升级
- 批准号:11961141014
- 批准年份:2019
- 资助金额:3350 万元
- 项目类别:国际(地区)合作与交流项目
地幔含水相Phase E的温度压力稳定区域与晶体结构研究
- 批准号:41802035
- 批准年份:2018
- 资助金额:12.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于数字增强干涉的Phase-OTDR高灵敏度定量测量技术研究
- 批准号:61675216
- 批准年份:2016
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于Phase-type分布的多状态系统可靠性模型研究
- 批准号:71501183
- 批准年份:2015
- 资助金额:17.4 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
纳米(I-Phase+α-Mg)准共晶的临界半固态形成条件及生长机制
- 批准号:51201142
- 批准年份:2012
- 资助金额:25.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
连续Phase-Type分布数据拟合方法及其应用研究
- 批准号:11101428
- 批准年份:2011
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
D-Phase准晶体的电子行为各向异性的研究
- 批准号:19374069
- 批准年份:1993
- 资助金额:6.4 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
SBIR Phase II: Building Mathematical Thinking and Problem-solving Skills Together Through Play
SBIR 第二阶段:通过游戏共同培养数学思维和解决问题的能力
- 批准号:
2200238 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Cooperative Agreement
SBIR Phase I: Solving Minority Equity in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) with Artificial Intelligence (AI)-Driven Workforce Development
SBIR 第一阶段:通过人工智能 (AI) 驱动的劳动力发展解决科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域的少数股权问题
- 批准号:
2304546 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase II: A STEM curriculum platform using augmented reality for real-time collaboration and problem solving
SBIR 第二阶段:使用增强现实进行实时协作和解决问题的 STEM 课程平台
- 批准号:
2134765 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Cooperative Agreement
SBIR Phase II: A System for Enhancing Metacognitive and Problem-Solving Abilities in Engineers
SBIR 第二阶段:增强工程师元认知和解决问题能力的系统
- 批准号:
2128721 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Cooperative Agreement
SBIR Phase I: Solving the 2 Sigma Problem to Bridge the Academic Achievement Gap in Community Colleges
SBIR 第一阶段:解决 2 Sigma 问题以缩小社区学院的学术成就差距
- 批准号:
1914395 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase I: A STEM curriculum platform using augmented reality for real-time collaboration and problem solving
SBIR 第一阶段:使用增强现实进行实时协作和解决问题的 STEM 课程平台
- 批准号:
1913637 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase I: A New Paradigm for Skill Development- A Training Platform Integrating Problem Solving and Mobile Programming to Create Peer-Led Skill Training for High School Student
SBIR第一期:技能发展新范式——整合问题解决和移动编程的培训平台,为高中生打造同伴主导的技能培训
- 批准号:
1747299 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase II: An embedded and in-context professional learning platform for math problem-solving instruction
SBIR 第二阶段:用于解决数学问题的嵌入式专业学习平台
- 批准号:
1660216 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase I: An embedded and in-context professional learning platform for math problem-solving instruction
SBIR 第一阶段:用于解决数学问题的嵌入式专业学习平台
- 批准号:
1549094 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant
SBIR Phase II: Avatar-guided system to develop mastery in mathematical problem solving.
SBIR 第二阶段:阿凡达引导系统,培养数学问题解决能力。
- 批准号:
1632573 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 22.5万 - 项目类别:
Standard Grant