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OTE: Optimal Trustworthy EdgeAI solutions for smart cities

Mygdalis, Vasileios und Carnevale, Lorenzo und Martìnez-de-Dios, Jose Ramiro und Shutin, Dmitriy und Aiello, Giovanni und Villari, Massimo und Pitas, Ioannis (2022) OTE: Optimal Trustworthy EdgeAI solutions for smart cities. In: 22nd IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing, CCGrid 2022, Seiten 842-850. IEEE. 22nd International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid), 2022-05-16 - 2022-05-19, Taormina, Sicily, Italy. doi: 10.1109/CCGrid54584.2022.00100. ISBN 978-1-66549-956-9.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
316kB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9826103

Kurzfassung

This work studies and defines the problem of providing extensive and opportunistic Edge AI-based area coverage in smart city application scenarios, by researching and determining the optimal configuration of sensing and computational resources for minimizing the environmental/technology footprint of the solution. A typical smart city computing continuum consists of statically installed multimodal sensing Internet-of-Things (IoT) nodes at various city locations, accompanied by interconnected computational Cloud/Edge/IoT nodes. This paper presents Optimal Trustworthy EdgeAI (OTE), an entirely novel research pipeline, that complements existing smart city infrastructure with intelligent drone Edge/IoT nodes (in the form of modularly equipped unmanned aerial vehicles), capable of autonomous repositioning according to individual/collective sensing and coverage criteria. Thereby, we envisage the emerging cutting-edge technologies of trustworthy sensing, perceiving, modelling technologies for predicting the behavior of moving targets (e.g., citizens/vehicles/objects), understanding natural phenomena (e.g., sea wave motion, urban flora/fauna, biodiversity) in order to anticipate events (people's bad habits, environmental changes), by exploiting novel continuous data processing services across the whole span of the enhanced Cloud-Edge-IoT computing continuum.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186165/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:PK-S Vorhaben 18: Exploration von Gaslecks und Emissionsquellen mittels autonomer Schwärme
Titel:OTE: Optimal Trustworthy EdgeAI solutions for smart cities
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mygdalis, Vasileiosmygdalisv (at) csd.auth.grNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Carnevale, Lorenzolorenzo.carnevale (at) unime.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Martìnez-de-Dios, Jose Ramirojdedios (at) us.esNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shutin, Dmitriydmitriy.shutin (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6065-6453NICHT SPEZIFIZIERT
Aiello, Giovannigiovanni.aiello (at) eng.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Villari, Massimomassimo.villari (at) unime.itNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pitas, Ioannispitas (at) csd.auth.grNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Mai 2022
Erschienen in:22nd IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing, CCGrid 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/CCGrid54584.2022.00100
Seitenbereich:Seiten 842-850
Verlag:IEEE
ISBN:978-1-66549-956-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Smart city, swarms, Cloud-Edge-IoT
Veranstaltungstitel:22nd International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid)
Veranstaltungsort:Taormina, Sicily, Italy
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Mai 2022
Veranstaltungsende:19 Mai 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Kommunikation, Navigation, Quantentechnologien
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R KNQ - Kommunikation, Navigation, Quantentechnologie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Schwarmnavigation
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Nachrichtensysteme
Hinterlegt von: Shutin, Dmitriy
Hinterlegt am:22 Jul 2022 15:40
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:47

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