Themis - Vertrauenswürdiges und nachhaltiges Code-Offloading
Themis - Trustworthy and Sustainable Code Offloading
Wissenschaftsdisziplinen
Andere Technische Wissenschaften (20%); Informatik (80%)
Keywords
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Edge Computing,
Sustainable ICT,
Geographically distributed machine learning,
Code Offloading,
Fault tolerance
Das Ziel dieses Projekts besteht darin, Grundlagen für die neue bahnbrechende Generation geografisch verteilter probabilistischer Betriebssysteme zu entwickeln, die Rechen- und Kommunikationseinrichtungen vereinen. Die Idee besteht darin, gewisse Teile des Codes vom Endgerät (z.B., IoT-Sensoren) auf die beliebigen Surrogate-Maschinen auszulagern, z.B. einen Laptop, einen Raspberry Pi oder einen anderen Rechner. Die Herausforderung besteht darin, Nachhaltigkeit zu erreichen und gleichzeitig eine niedrige Latenz von hyperheterogenen und hochvolatilen Internetanwendungen zu ermöglichen. Unsere Ambitionen in Themis werden durch die jüngsten Entwicklungen im Edge- Computing ermöglicht, einem neuen Konzept, das Berechnungen und Datenspeicherung näher an den Ort bringt, an dem sie auch benötigt werden, und durch probabilistische Near-Realtime-Systeme, die auf Markov-Ketten basieren. PI hat bereits in beiden Bereichen schon Pionierarbeit geleistet. Neben sehr konkreten Anwendungsfällen im Bereich intelligentes Verkehrsmanagement und hybride klassische/Quanten-Architekturen haben wir das Innovations- und Anwendungspotential im Bereich Microgrids und Geowissenschaften identifiziert.
- Technische Universität Wien - 100%
- Thomas Monz, Universität Innsbruck , nationale:r Kooperationspartner:in
- Ewa Deelman, University of Southern California - Vereinigte Staaten von Amerika
Research Output
- 6 Zitationen
- 7 Publikationen
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2024
Titel The computing continuum: From IoT to the cloud DOI 10.1016/j.iot.2024.101272 Typ Journal Article Autor Al-Dulaimy A Journal Internet of Things Seiten 101272 Link Publikation -
2024
Titel Paving the way to hybrid quantum–classical scientific workflows DOI 10.1016/j.future.2024.04.030 Typ Journal Article Autor Cranganore S Journal Future Generation Computer Systems Seiten 346-366 Link Publikation -
2024
Titel RIGOLETTO: A Workflow Definition Language for Hybrid Quantum-Classical Scientific Applications DOI 10.1109/cbi62504.2024.00015 Typ Conference Proceeding Abstract Autor De Maio V Seiten 40-49 -
2024
Titel On Optimizing Hyperparameters for Quantum Neural Networks DOI 10.1109/qce60285.2024.00174 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Herbst S Seiten 1478-1489 Link Publikation -
2024
Titel ABBA-VSM: Time Series Classification Using Symbolic Representation on the Edge DOI 10.1007/978-981-96-0805-8_3 Typ Book Chapter Autor Kanatbekova M Verlag Springer Nature Seiten 38-53 -
2024
Titel Generic and ML Workloads in an HPC Datacenter: Node Energy, Job Failures, and Node-Job Analysis DOI 10.1109/icpads63350.2024.00097 Typ Conference Proceeding Abstract Autor Chu X Seiten 710-719 Link Publikation -
2024
Titel Machine Learning Workflows in the Computing Continuum for Environmental Monitoring DOI 10.1007/978-3-031-63775-9_27 Typ Book Chapter Autor Catalfamo A Verlag Springer Nature Seiten 368-382