• V-Edge: Vehicular Enabling Edge Intelligence

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Informazioni sul brevetto

Proprietari del brevetto

Politecnico di Torino

Northeastern University

Numero di priorità

Data di priorità

Stato del brevetto

Licenza

TRL

5

Necessità di finanziamento

€ 0 - 50K

Parole chiave

Machine Learning

Team di ricerca | Inventori

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V-Edge: Vehicular Enabling Edge Intelligence

Comunicazioni | Connettività & Telecomunicazioni | Mobility - Veicoli Interconnessi

Introduzione

V-Edge è un framework innovativo per reti e comunicazioni veicolari, focalizzato alla “Vehicular Edge Intelligence” (VEI): intelligenza artificiale e casi d'uso avanzati a bordo veicolo e all'edge della rete. Il framework utilizza esclusivamente bande di frequenza non licenziate, ed è in grado di abilitare diversi use case di rilievo in ambito veicolare, come computer vision, video streaming, scambio di informazioni a bassa latenza e altri casi d’uso basati su Machine Learning. La soluzione è già stata sviluppata in un PoC basato su hardware a scaffale a basso costo sul quale è stato integrato il framework.

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Caratteristiche tecniche

I recenti sviluppi in ambito veicolare richiederanno sistemi utilizzanti tecniche avanzate di AI e di Deep Learning oltre che di trasferire grandi quantità di dati tra veicoli con bassa latenza.

V-Edge è un framework innovativo in grado di abilitare l'uso pratico dell'intelligenza a bordo veicolo e lo streaming di grosse quantità di dati a bassa latenza che usa solo bande non licenziate, risolvendo problemi presenti nelle reti "infrastructure-based". V-Edge combina tecnologie varie tecnologie wireless mantenendo una connettività stabile e riducendo i costi finali.

V-Edge include un modulo intelligente, per ottimizzare lo scambio di dati e di stabilire i nodi migliori verso cui inviare le informazioni, uno stack wireless avanzato per lo scambio di informazioni come dinamica e cinematica dei veicoli. Ciò permette un task offloading ottimizzato in assenza di supporto infrastrutturale e di nodi fissi che gestiscano un approccio centralizzato.

Possibili applicazioni

  • Comunicazione veicolare
  • Intelligenza artificiale a bordo veicolo
  • Condivisione di informazioni a bassa latenza, anche relative alle risorse disponibili a bordo veicolo
  • Task offloading per casi d'uso avanzati (ad esempio Object Detection)

Vantaggi

  • Utilizzo di frequenze non licenziate
  • Latenze ridotte fino al 65% rispetto a soluzioni MEC/cloud
  • Minori costi
  • Supporto a casi d'uso VEI anche in assenza di supporto da parte dell'infrastruttura
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