SMART-DNN
Diseño automatizado multicriterio de redes neuronales profundas
El objetivo es crear un entorno de confianza para afrontar los retos que plantea la integración de la inteligencia artificial en los sistemas críticos.
La incrustación de IA fiable es un objetivo importante. Permite
- Garantizar la conformidad del modelo incrustado con el modelo de desarrollo .
- Estimar el rendimiento (tiempo de ejecución, energía) de un componente de IA en función de sus parámetros y de la arquitectura de hardware de destino
- Identificar el impacto de los fallos de hardware en el comportamiento de los componentes de ML
- Explotar las propiedades de regularidad de los algoritmos de ML en arquitecturas de hardware heterogéneas
El proyecto Smart-DNN forma parte del proyecto ConfianceAi. Se está llevando a cabo en cooperación con el IRT systemX y la Universidad de Lille.
El objetivo es crear un entorno de confianza que pueda responder a los retos que plantea la integración de la inteligencia artificial en sistemas críticos.
Este trabajo se está llevando a cabo en cooperación con IRT SystemX, Safran y Thales. En concreto, pretende producir modelos predictivos de IA para estimar los atributos de los modelos CNN lo antes posible en la cadena de diseño.
La financiación del proyecto incluye la tesis doctoral del Sr. Houssem Ouartateni y un postdoctorado (actualmente en proceso de contratación), así como 70.000 euros de contrato de apoyo.
Soy co-patrocinador del proyecto con el profesor El-ghazali Talbi (U. Lille). Este proyecto comenzó en junio de 2022 y finalizará en diciembre de 2025.
Soy el co-líder del proyecto con el profesor El-ghazali Talbi (U. Lille).