Centros com Intel
Os Intel Labs patrocinam diversos centros de ciência e tecnologia em universidades de todo o mundo para patrocinar colaborações e o desenvolvimento de comunidades entre a Intel e o mundo acadêmico. Também trabalhamos em colaboração com a National Science Foundation e a Semiconductor Research Corporation.
| Centro de pesquisa | Descrição |
|---|---|
| Sistemas visual cloud | Concentrados na Carnegie Mellon University, os Sistemas visual cloud têm o objetivo de registrar e analisar as informações visuais de todo o mundo para que computadores (e não seres humanos) possam entender e pensar sobre essas informações. |
| Análise de segurança adversária-resiliente (ARSA) | Baseada na Georgia Tech, a Análise de segurança adversária-resiliente estudará as vulnerabilidades dos algoritmos de machine learning (ML) e desenvolverá novas abordagens de segurança para aumentar a resiliência das aplicações de ML. |
| Design de hardware ágil | Situado entre UC Berkeley e Stanford University, o centro de Design Ágil tem por objetivo habilitar um fluxo de desenvolvimento de hardware mais ágil, para modificar com rapidez e facilidade um design já existente. |
| Veículos inteligentes conectados e automatizados (IACV na sigla em inglês) | Baseado em Pequim, China, este centro de pesquisa concentra-se na segurança de veículos autônomos, bem como na interface homem-máquina dos veículos autônomos e nos desafios introduzidos pelas novas leis e regulamentos que os apoiam. |
| Internet de todas as coisas | Sediado na Universidade Nacional de Taiwan, este centro de pesquisas funcionará como um canal para a colaboração em pesquisa com setores globais e locais da indústria a fim de desenvolver produtos e serviços práticos. |
| Rede de sistemas inteligentes | Baseado na Europa, este centro de pesquisa abordará os importantes problemas abertos de design e implantação de sistemas inteligentes que funcionam no mundo físico. |
| Sistemas resilientes colaborativos e autônomos | Com sede na Alemanha, este centro de pesquisa investigará novas oportunidades de melhoria significativa em (a) segurança de plataformas autônomas, bem como em (b) recursos de autodefesa de sistemas distribuídos. |
| Arquitetura Intel em aprendizagem profunda | Este programa com pesquisadores de Berkeley, Stanford e CMU concentra-se em promover a Aprendizagem profunda de última geração e, ao mesmo tempo, otimizá-la para as plataformas de Arquitetura Intel. |
| Otimização da programação de FPGAs | Como tornar os FPGAs mais acessíveis para os desenvolvedores de software e ampliar a aplicabilidade dos FPGAs em toda a sequência de computação, desde vestíveis até data centers e supercomputadores. |
| Displays emissores de campos | Desenvolvimento de arquitetura de sistema em um chip (SoC) para operação por oito horas consecutivas e para melhorar em 10 vezes a eficiência da relação entre potência e desempenho para gráficos, mídia e IP de sensores. |
| Arquiteturas neuromórficas para computação convencional | Seu objetivo é extrair percepções importantes da neurociência no nível de algoritmo para fornecer orientação acerca dos futuros caminhos das arquiteturas de computação neuromórfica. |
| Filtros de RF programáveis | Abordagens de pesquisa para habilitar com eficiência o ajuste de filtros passivos do módulo frontal (FEM, em inglês) em transceptores de RF móveis. |
| Rádios de potência ultrabaixa para Internet das coisas | Busca abordagens que habilitem uma nova geração de rádios de potência ultrabaixa (ULP) para sensor ativo sem fio de baixo custo e plataformas de computação. |
Filiações acadêmicas
| Centro de pesquisa | Descrição |
|---|---|
| Programação heterogênea produtiva e eficiente (ASPIRE) | Reconhece a mudança das melhorias de desempenho orientadas pelo dimensionamento de transistores para um novo mundo pós-dimensionamento, no qual o design conjunto é a chave para a melhoria da eficiência. |
| Laboratório de pesquisa em inteligência artificial de Berkeley (BAIR) | Reúne pesquisadores da UC Berkeley de todas as áreas de visão computacional, machine learning, processamento de linguagem natural, planejamento e robótica. O BAIR inclui mais de duas dezenas de docentes e mais de uma centena de alunos de pós-graduação que trabalham na pesquisa dos avanços fundamentais nas áreas mencionadas, bem como em temas transversais, que incluem aprendizagem profunda multimodal, IA compatível com seres humanos e conexão de IA com outras disciplinas científicas e as ciências humanas. |
| Análise de dados para o que está por vir (DAWN) | Projeto de pesquisa baseado em Stanford iniciado em 2017 que visa a projetar sistemas e ferramentas para machine learning utilizável, permitindo que pessoas sem experiência construam e executem aplicações de machine learning prontas para a produção. |
| Execução segura inteligente em tempo real (RISE) | Um projeto de pesquisa de cinco anos voltado para a solução dos problemas de sistemas, machine learning e de segurança necessária para a criação de uma pilha de fonte aberta, de uso geral e segura que possa tomar decisões inteligentes sobre dados dinâmicos em tempo real. |
| Parceria de afiliados da Stanford Data Sciences Initiative (SDSI) | A Stanford Data Science Initiative (SDSI) é uma organização de nível universitário focada em tecnologias de core data com fortes ligações com áreas de aplicação em todo o campus. A SDSI compreende pesquisa de métodos, infraestrutura e educação. |
Parcerias com a National Science Foundation
| Centro de pesquisa | Descrição |
|---|---|
| Intel-NSF: Computação visual e experimental - Graduação 2018 | Promover abordagens novas e multidisciplinares que transformarão o modo como as pessoas interagem com a informação visual por meio de dispositivos portáteis e vestíveis, máquinas autônomas e espaços sensíveis à semântica. |
| Intel-NSF: sistemas ciber-físicos, segurança e privacidade | Transformar o modo como as pessoas interagem com sistemas projetados e lidam com as ameaças provenientes da crescente dependência das tecnologias da computação e da comunicação. |
| Intel-NSF: Redes centradas na informação em Redes de borda sem fio | Busca arquiteturas de redes de dados exclusivas que tenham um plano de informação que utilize uma abordagem de Redes centradas em informação (ICN) e que tratem da descoberta, movimentação, fornecimento, gerenciamento e proteção das informações no interior de uma rede, juntamente com a abstração de um plano de comunicação subjacente que crie oportunidades para novas eficiências e otimizações das tecnologias das comunicações que possam também abordar os requisitos de latência e escala. |
| Intel-NSF: Programação assistida por computador para arquiteturas heterogêneas | Aborda o problema de desenvolvimento de software eficaz para diferentes arquiteturas de hardware por meio de pesquisa universitária pioneira que produzirá um salto significativo e mensurável na produtividade do desenvolvimento de software mediante a automação parcial ou total das tarefas de desenvolvimento de software que atualmente são executadas por seres humanos. |
Semiconductor Research Corporation
| Centro de pesquisa | Descrição |
|---|---|
| JUMP - Programa conjunto universitário de microeletrônica | Apoio à pesquisa de longo prazo focada em microeletrônica de alto desempenho, eficiente no consumo de energia para detecção completa e atuação, processamento de sinais e informações, comunicações, computação e soluções de armazenamento que sejam econômicas e seguras. |
| ASCENT | ASCENT enfoca a demonstração de rotas de síntese de materiais básicos e tecnologias de dispositivos, esquemas de integração heterogênea moderna (pacote e monolítica) para dar suporte à próxima era de “hiperescalonamento funcional”. |
| ADA | O centro ADA reacenderá a inovação em design de sistemas beneficiando-se das oportunidades de avanços em arquitetura orientada por aplicações e tecnologia orientada por sistemas, com o suporte de estruturas de design de sistemas ágeis que compreendem linguagens de programação para tecnologias de implementação. |
| CBRIC | A missão do CBRIC é oferecer importantes avanços em computação cognitiva, com o objetivo de habilitar uma nova geração de sistemas inteligentes autônomos. |
| ComSenTer | A ComSenTer desenvolverá as tecnologias para uma infraestrutura para celulares usando hubs com multiplexação espacial massiva, fornecendo 1-100Gb/s para o usuário final e, com 100-1000 feixes simultâneos, modulados de forma independente, capacidades agregadas dos hubs na casa de dezenas de Tb/s. |
| CONIX | CONIX pretende fornecer uma nova camada intermediária de computação distribuída que une firmemente a cloud e a borda inserindo níveis mais elevados de autonomia e inteligência na rede. |
| CRISP | O grande desafio da CRISP é reduzir de forma significativa a barreira do esforço para que os programadores do dia a dia alcancem um desempenho altamente portátil, “bare metal” e compreensível em uma ampla gama de arquiteturas heterogêneas de memória e armazenamento inteligentes (IMS). |
| nCORE | O programa “nanoelectronic COmputing REsearch” (nCORE) financia a pesquisa universitária colaborativa nos EUA para desenvolver importantes tecnologias que habilitem paradigmas originais de computação e armazenamento com impacto de longo prazo nos setores de semicondutores, eletrônica, computação e defesa. O programa nCORE apoia a Iniciativa de Computação Estratégica Nacional (NSCI) por intermédio de colaborações entre o governo e o meio acadêmico. Ele será conduzido por pesquisa de base sobre materiais e dispositivos novos com potencial para alcançar eficiência significativamente maior, melhor desempenho e funcionalidades novas, que estejam além da capacidade das tecnologias CMOS convencionais. O novo programa é baseado nos conhecimentos obtidos com a Iniciativa de pesquisa em nanoeletrônica (NRI). |
Centros de pós-graduação
| Centro de pesquisa | Descrição |
|---|---|
| Computação embarcada | Centrada na Carnegie Mellon University. Faróis inteligentes e AndyVision-- um robô que cria planogramas - foram apresentados no Dia da Pesquisa na Intel de 2012. Eles representam apenas duas das inúmeras histórias de sucesso em destaque durante a existência do centro. 2011 - 2014. |
| Centro Intel-Universidade Nacional de Taiwan (NTU) de computação de contexto conectado | Este centro tem o objetivo de criar tecnologias máquina a máquina (M2M) que sejam capazes de demonstrar o potencial dessas tecnologias para transformar suas atividades diárias e seu ambiente. Localizada em Taiwan - NTU. 2010 - 2016. |
| Computação visual | Sediado na Stanford University. O centro buscou trazer tendências modernas em computação (cloud, crowdsourcing [contribuição coletiva], computação portátil) para se relacionar com híbridos de computação gráfica, animação, compreensão de imagem e games de larga escala. 2011-2015. |
| Cloud Computing | Baseada na Carnegie Mellon University, a comunidade de pesquisa em Cloud Computing investigou novas tecnologias subjacentes para a cloud computing do futuro. 2011-2016. |
| Computação distribuída | Baseado na University of Washington, o centro de pesquisa de Computação distribuída reuniu líderes de pesquisa em comunicação sem fio e tecnologia sensorial, IA e ML, visão computacional, HCI e segurança. 2011-2016. |
| Computação segura | Sediado na University of California, Berkeley, o Centro de computação segura concentra-se na pesquisa científica para tornar a tecnologia da computação mais segura para seus usuários. 2011 - 2016. |
| Big Data | Baseado no MIT, o centro de pesquisa em Big Data está explorando a análise de dados para dar suporte à descoberta com uso intensivo de dados, incluindo o gerenciamento de banco de dados, análise e apoio à visualização. 2012-2017. |
| Redes definidas por software (SDN) | Buscam tornar as redes mais receptivas à inovação, ampliando os benefícios de SDN às redes de portadoras. Os vetores da pesquisa incluem SDN para portadoras, processamento de tráfego no software, arquitetura de serviços e cenários de implantação. 2014-2017. |
| Arquiteturas de baixa latência | Desenvolvem técnicas inovadoras para reduzir a latência da memória, criar sistemas de armazenamento de baixa latência e acelerar o progresso em microarquiteturas de uso geral, além de arquiteturas aceleradoras. 2014-2017. |
| Vídeo egocêntrico | Desenvolver técnicas para resumir com eficácia o material coletado pelas câmeras de vídeo egocêntricas e desenvolver soluções para extrair as informações úteis integradas aos dados brutos (vídeo em primeira pessoa, imagens, áudio e localização) que as câmeras egocêntricas coletam e apresentar essas informações para o usuário sob demanda. 2014-2017. |
| Detecção comprimida | Desenvolvimento de algoritmos, arquiteturas, aceleradores, circuitos e técnicas de gerenciamento de energia que exploram da melhor forma medições comprimidas aleatórias e processamento de dados de domínio comprimidos para imagens imóveis/vídeo/MRI em 2D/3D. 2014-2017. |
| Computação visual IVCI | Centralizado na Universidade do Sarre, Alemanha, o Instituto dedicou-se à pesquisa de Computação visual, que significa a aquisição, modelagem, processamento, transmissão, renderização e exibição de dados visuais e associados. 2010-2016. |
| Internet das coisas urbana | Baseada na Inglaterra, no University College London, Imperial College London e Future Cities Catapult, este centro realiza pesquisa na malha de computação necessária para dar suporte à Internet das coisas urbana no nível de cidade. 2012-2017. |
| Computação de Internet das coisas segura | Baseado na Alemanha, na Universidade Técnica de Darmstadt, este centro explora segurança leve e econômica e a confiança conecta os elementos básicos para dispositivos de borda de IoT a produtos integrados em protótipos de silício flexíveis e ágeis. 2013-2017. |
| Inteligência computacional | Localizado na Technion and Hebrew University, em Israel, este centro concentra-se nas inovações em hardware e software para acelerar o machine learning e as aplicações cognitivas. 2013-2017. |
| Redes e computação móveis | Baseado na Universidade de Tsinghua, China, o centro de pesquisa para Redes móveis e computação está explorando tecnologias avançadas de redes móveis para apoiar aplicações típicas das redes de próxima geração (5G). 2015-2018. |
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Patrocinando e trabalhando com importantes pesquisadores em todo o mundo para desenvolver o próximo avanço revolucionário que transforma o modo como as máquinas pensam, aprendem e se adaptam.
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