ALOHA

Software framework for runtime-Adaptive and secure deep Learning On Heterogeneous Architectures

 ALOHA è un progetto finanziato dalla Commissione Europea nell'ambito del programma HORIZON 2020.

 
Gli algoritmi di Deep Learning (DL) costituiscono uno strumento estremamente promettente nei sistemi di intelligenza artificiale, raggiungendo prestazioni molto elevate in numerosi compiti di riconoscimento, identificazione e classificazione. Per facilitare la loro adozione in un ampio campo di applicazioni e mercati, è necessario però un passo in avanti verso l'implementazione dei compiti di classificazione on-line (inferenza) sui sistemi embedded a bassa potenza, consentendo quindi il passaggio al paradigma del cosiddetto Edge Computing.
Tuttavia in questo modo i requisiti prestazionali del Deep Learning devono coesistere con rigidi vincoli in termini di potenza e consumo energetico, ponendo l'esigenza dell'utilizzo di piattaforme di calcolo eterogenee ed efficienti dal punto di vista del calcolo computazionale. Inoltre, la programmazione di questo tipo di architetture richiede competenze avanzate e uno sforzo significativo, anche considerando che gli algoritmi di Deep Learning sono progettati per esigenze di precisione, spesso senza considerare i limiti del dispositivo che eseguirà l'inferenza. Pertanto, l'implementazione di algoritmi DL su architetture eterogenee è spesso inaccessibile per le Piccole e Medie Imprese, senza un adeguato supporto di avanzati strumenti di sviluppo software.

L'obiettivo principale di ALOHA è quello di facilitare l'implementazione del DL su piattaforme di calcolo eterogenee a bassa energia. A tal fine, il progetto svilupperà un insieme di strumenti di sviluppo software, col fine di automatizzare:
• progettazione e analisi degli algoritmi;
• portabilità delle attività di inferenza su architetture embedded eterogenee, con mappatura e schedulazione ottimizzate;
• implementazione di middleware e primitives controlling sulla piattaforma di destinazione, in modo che sia possibile ottimizzare il risparmio energetico e di utilizzo di capacità computazionale.
Durante lo sviluppo delle componenti di ALOHA, verranno tenute in considerazione diverse caratteristiche principali, come l'architecture-awareness (le caratteristiche dell'architettura incorporata saranno considerate a partire dalla progettazione dell'algoritmo), l'adattabilità, la sicurezza, la produttività e l'estensibilità.
ALOHA sarà testato su tre diversi casi d'uso che riguardano il riconoscimento di immagini durante la sorveglianza, la diagnostica assistita nel dominio medico-sanitario, il riconoscimento di comandi vocali in applicazioni per la smart industry.

 


Durata: Gennaio 2018 - Dicembre 2020

Budget totale (€): 6000000

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