Il progetto strutturale di RESTART S3 – Netwin mira a sfruttare la sinergia tra intelligenza artificiale (AI) e reti in due direzioni:
- valutare come il machine learning (ML) possa guidare la progettazione di moderne reti autonome e gestire in modo efficiente la loro complessità;
- valutare come le reti possano promuovere la diffusione pervasiva di servizi intelligenti sensibili ai ritardi e ai vincoli energetici, con particolare attenzione alle strategie di ML distribuite eseguite nell’edge cloud.
Netwin promuove un cambiamento di paradigma da un approccio convenzionale basato su Shannon a un approccio orientato agli obiettivi, che sfrutta sistemi appropriati di rappresentazione della conoscenza per rendere lo scambio di informazioni più efficiente rispetto ai sistemi convenzionali. L’approccio adatta lo schema di codifica al compito sottostante lo scambio di informazioni e allo stato del canale, al fine di trovare un compromesso ottimale tra velocità di trasmissione e distorsione semantica.
Particolare attenzione è rivolta alle strategie di apprendimento automatico distribuito, eseguite nell’edge cloud, per offrire servizi sensibili alla latenza con il minimo consumo energetico. Il progetto prevede l’applicazione delle metodologie innovative sviluppate a tre casi d’uso: robot intelligenti che sfruttano capacità di percezione estesa abilitate dall’edge cloud, servizi intelligenti assistiti da sistemi aerei che utilizzano gemelli digitali dei droni (UAV), e assistenti virtuali basati su realtà estesa supportata dall’intelligenza artificiale.
Netwin fa parte dello Spoke 8 – Intelligent and Autonomous Systems
PI di progetto: Sergio Barbarossa
- Il primo sforzo collaborativo di NETWIN è stato l'identificazione dei principali scenari di interesse e delle relative architetture. I risultati di questa attività sono stati raccolti nella prima milestone, prodotta alla fine di giugno 2023.
- Il secondo sforzo collaborativo ha riguardato lo sviluppo di tre proof-of-concept che implementano, su hardware reale, alcune delle tecnologie più innovative sviluppate durante il progetto: a) un robot in movimento dotato di capacità intelligenti di riconoscimento e navigazione, abilitate dal rapido offloading computazionale nell’edge cloud; b) un servizio aereo basato su droni dotati di capacità di sensing, elaborazione e comunicazione, in grado di prendere decisioni in base a ciò che osservano; c) un assistente virtuale che genera un ologramma in grado di interagire con l’essere umano, sfruttando un large language model opportunamente addestrato per ridurre le allucinazioni e adattato al contesto.
- A livello metodologico, NETWIN ha proposto nuove architetture che sfruttano l’intelligenza artificiale generativa per comunicazioni semantiche orientate agli obiettivi, con l’obiettivo di identificare e trasmettere solo ciò che è strettamente rilevante, affinché il ricevente possa attivare un modello generativo in grado di ricostruire una versione semanticamente equivalente di quanto trasmesso, tenendo esplicitamente conto dello scopo della comunicazione.
- NETWIN si è inoltre concentrato sull’uso dell’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza delle reti di telecomunicazione, sia a livello di core network che di RAN, con particolare attenzione all’implementazione di applicazioni a microservizi nell’edge cloud.
- NETWIN ha sviluppato meccanismi di apprendimento distribuito, da implementare nell’edge cloud, con l’obiettivo di abilitare servizi a bassa latenza e migliorare l’efficienza della rete.
- Infine, NETWIN ha realizzato un gemello digitale in grado di emulare il comportamento di un servizio intelligente assistito da UAV, capace di integrare le informazioni raccolte dal drone con quelle del gemello digitale per migliorare la comprensione del contesto e le capacità di navigazione.
- Architetture di comunicazione semantica innovative, basate su modelli generativi profondi come gli autoencoders e modelli di diffusione probabilistici; gli algoritmi sono stati in grado di raggiungere tassi di compressione delle immagini pari a 0,01 bit per pixel (BPP), con una qualità percettiva comparabile ai più avanzati schemi di compressione delle immagini, ma con un BPP molto più elevato.
- L’implementazione di applicazioni a microservizi nell’edge cloud tramite Kubernetes multi-cluster ha reso possibile un’orchestrazione e migrazione molto rapida dei servizi stateless nell’edge cloud, consentendo così una navigazione veloce dei robot in movimento attraverso offloading computazionale e migrazione dei servizi.
- Un nuovo modello di flusso di rete in cloud per l’ottimizzazione delle applicazioni a microservizi, valido per topologie di rete arbitrarie e in grado di calcolare accuratamente la latenza end-to-end del servizio, ha fornito prestazioni migliori rispetto ai metodi all’avanguardia in termini di consumo energetico, ritardo del servizio e accuratezza delle decisioni.
- Posizionamento dei servizi e instradamento delle richieste, comprensivi della disaggregazione di servizi e funzionalità di rete.
- Tecniche di apprendimento per rinforzo multi-agente per la definizione di politiche di controllo dinamiche da applicare all’instradamento di applicazioni sensibili al ritardo con vincoli di latenza.
- Nuove architetture basate sull’apprendimento multi-sensore per la previsione e l’inferenza cooperativa in sistemi dinamici parzialmente sconosciuti distribuiti su reti di sensori.
Papers:
Giuseppe Baruffa; Andrea Detti; Luca Rugini; Francesco Crocetti; Paolo Banelli; Gabriele Costante; Paolo Valigi, “AI-Driven Ground Robots: Mobile Edge Computing and mmWave Communications at Work”, IEEE Open Journal of the Communications Society, 2024
Francesco Binucci; Paolo Banelli; Paolo Di Lorenzo; Sergio Barbarossa, “Opportunistic Information-Bottleneck for Goal-Oriented Feature Extraction and Communication”, IEEE Open Journal of the Communications Society, 2024
Sergio Barbarossa; Danilo Comminiello; Eleonora Grassucci; Francesco Pezone; Stefania Sardellitti; Paolo Di Lorenzo, “Semantic Communications Based on Adaptive Generative Models and Information Bottleneck”, IEEE Communications Magazine, 2023
- Università di Roma, Tor Vergata
- Università di Firenze
- Università di Napoli Federico II
- Università di Roma Sapienza
- Fondazione Ugo Bordoni
- Hewlett Packard Enterprise (HPE)
- Dr. Eleonora Grassucci ha sottomesso un articolo alla Special Session di ICASSP 2024, Seoul, South Korea, intitolato “Generative Semantic Communication: How Generative Models Enhance Semantic Communications”, that has been accepted.
- La Prof.ssa Antonia Tulino ha tenuto una conferenza plenaria dal titolo “A service-driven networkevolution: from communications, to content distribution, to ubiquitous computation”, all’IEEE International Symposium on Information Theory, 30 giugno 2023.
- Il Prof. Sergio Barbarossa ha tenuto un discorso su invito dal titolo "Semantic and Goal-Oriented Communications: From Adaptive Generative Models to Optimal Resource Allocation", al Huawei Strategy and Technology Workshop, Monaco, 26 ottobre 2023.
1) rendere le reti più efficienti grazie a capacità aggiuntive nella previsione dei comportamenti e quindi allocare le risorse di rete, radio, calcolo e archiviazione, in modo intelligente;
2) utilizzare un'implementazione pervasiva di punti di accesso radio per portare i servizi intelligenti il più vicino possibile all'utente finale al fine di promuovere applicazioni critiche in termini di ritardo.
Il progetto sta inoltre promuovendo un cambio di paradigma verso le reti di prossima generazione (6G), sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale generativa per progettare comunicazioni semantiche innovative e orientate agli obiettivi, dove l'idea è quella di trasmettere solo i dati necessari al lato ricevente per generare un messaggio che è semanticamente equivalente a quello trasmesso, pur non essendo necessariamente identico a livello di bit. Questa nuova prospettiva offre molti ulteriori gradi di libertà che possono essere sfruttati per rendere più efficiente il sistema di trasmissione complessivo. Il primo prototipo di prova di concetto che è stato implementato nella prima metà del progetto è illustrativo della capacità del nuovo design di portare servizi intelligenti in un robot mobile, con ritardi trascurabili dovuti ai meccanismi di scarico delle attività, grazie alla perfetta integrazione di molteplici tecnologie di accesso radio (multi-RAT) e risorse cloud/edge, unificando risorse informatiche e di comunicazione distribuite ed eterogenee in un sistema continuo coeso, su misura per le applicazioni mobili
- Attese: >= 36 publications in 36 months
- Realizzate: 77 (32 journal + 31 conference + 14 submissions)
- Readiness: 100%
- Attese: >=12 (30% joint publications in 36 months)
- Realizzate: 5
- Readiness: 62.5% (joint collaborations have just started, joint publications will follow)
- Attese: 10 talks or event chairing/organizing within NETWIN activities in 36 months
- Realizzate: > 10 (6 invited talks, 1 special session at IEEE ICASSP 2024, 2 talks at RESTART General Meetings, and 31 conference presentations)
- Readiness: >100%
- Attese: 3 PoCs expected by the end of the project
- Realizzate: 3 prototypes running
- Readiness: 100% (the activity is not over yet, but the three prototypes are already running and are expected to be finished by the end of the project)
- Attese: > 12 meetings
- Realizzate: 6 plenary project meetings + several WP biweekly meetings
- Readiness:100%
- Attese: 4 items over 36 months
- Realizzate: 0 items submitted to mission 7
- Readiness: 0%
- Rapporto intermedio Primo rapporto sull'identificazione dei casi d'uso
- 30/06/23 raggiunto
- Rapporto intermedio Definizione di architetture di rete semantiche, sviluppo di algoritmi per la codifica/decodifica semantica congiunta mediante modelli generativi
- 31/12/23 raggiunto
- Rapporto intermedio Sviluppo e test di algoritmi preliminari volti a introdurre algoritmi di apprendimento automatico per il controllo di rete
- 31/01/24 raggiunto
- Rapporto intermedio Sviluppo e test di algoritmi preliminari per l'apprendimento distribuito nell'edge cloud
- 28/02/24 raggiunto
- Previsto: 4
- Completato: 4
- Readiness: 100%
Ricercatori coinvolti: Prima del bando a cascata, il progetto era composto da 6 partner, coinvolgendo in totale 37 ricercatori. Dopo l’appello a cascata, altri 8 partner hanno aderito al progetto con altri 32 ricercatori.
Proposte di collaborazione:
È possibile avanzare proposte di collaborazione sul progetto contattando il PI del progetto.
Netwin News: