<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p><br>
    </p>
    <p>**************************************************************************<br>
      <span style="">  [Please accept our apologies if you receive
        multiple copies of this CFP]</span><br>
**************************************************************************<br>
      <br>
      4th IEEE Workshop on Pervasive and Resource-constrained Artificial
      Intelligence (PeRConAI)<br>
      co-located with IEEE PerCom 2025, March 17-21, 2025, Washington
      DC, USA<br>
      <br>
      Website: <a
href="https://urldefense.com/v3/__http://perconai.iit.cnr.it__;!!D9dNQwwGXtA!QWOqdtRbbS04WTruHR9bBpceE5iCrIJmUEw3q_PXt2ohUb521g4z1EZw4o82NqTzwG9lvtNpDE7ug8Q_2JTauSRHZQ5znRhWG0qnhw$"
        target="_blank">http://perconai.iit.cnr.it</a><br>
      Email contact for info: <a
href="https://urldefense.com/v3/__https://mailto:perconai@iit.cnr.it__;!!D9dNQwwGXtA!QWOqdtRbbS04WTruHR9bBpceE5iCrIJmUEw3q_PXt2ohUb521g4z1EZw4o82NqTzwG9lvtNpDE7ug8Q_2JTauSRHZQ5znRhL-tLekw$"
        target="_blank">perconai@iit.cnr.it</a><br>
      <br>
      This year’s PeRConAI enjoys the joint technical co-sponsorship of
      the SONATA (<a href="https://sonata.cttc.es" target="_blank"
        class="moz-txt-link-freetext">https://sonata.cttc.es</a>)
      project.<br>
      <br>
      Important dates <br>
      ---------------<br>
      * Paper submission deadline: November 17th, 2024 <br>
      * Paper notification: January 8th, 2025<br>
      <br>
      Call for Papers<br>
      ---------------<br>
      PeRConAI will focus on solutions that contribute to advancing
      truly pervasive and liquid AI, enabling edge devices, regardless
      of their available resources, to accomplish training and inference
      under full, weak, or no supervision.<br>
      <br>
      The increasing pervasiveness of edge devices and the high
      availability, velocity, and volatility of data generated and
      collected at the edge of the internet are pushing towards a
      paradigm shift in the design of AI-based systems. AI systems are
      moving the execution of both training and inference tasks from
      powerful and remote data centers where all data is available in a
      centralized fashion to more pervasive and
      distributed/decentralized systems at the edge of the internet,
      working in proximity to where data is physically generated and/or
      collected. <br>
      The design of edge AI systems must leverage the collaboration of
      several heterogeneous devices working in a highly dynamic context
      both in terms of processing capabilities and connectivity. Beyond
      resource limitations, data locally collected or generated by
      devices might statistically differ from one device to another,
      even if collected by the same application or belonging to the same
      phenomenon. Finally, human intervention in the AI process is still
      predominant, especially in its initial phases, e.g., data
      preparation, labeling, and pre-processing, thus limiting the
      necessary speed up to make AI truly pervasive. <br>
      <br>
      Topics of interest<br>
      ------------------<br>
      The PeRConAI workshop aims to foster the development and
      circulation of new ideas and research directions on pervasive and
      resource-constrained AI/ML, bringing together practitioners and
      researchers working on the intersection between pervasive
      computing and machine learning.<br>
      The PeRConAI workshop solicits contributions on, but not limited
      to, the following topics:<br>
      <br>
      ** Foundations of Advanced Machine learning algorithms and methods
      for pervasive systems subject to resource limitations addressing
      the following open challenges:<br>
      <br>
      - Distributed/decentralized Machine Learning for
      resource-constrained devices (e.g., resource-efficient federated
      learning);<br>
      - Lightweight ML models for on-device training/inference in
      pervasive computing (e.g., GRU, ELM, MHN, etc.);<br>
      - Sustainable AI through new, brain- and bio-inspired ML
      algorithms exploiting energy-efficient hardware, e.g., FPGA,
      Neuromorphic HW;<br>
      - Compression of deep learning models for real-time inference<br>
      - Privacy-preserving distributed/decentralized learning in
      pervasive and resource-constrained scenarios;<br>
      - Trustworthiness of distributed/decentralized learning systems in
      pervasive and resource-constrained scenarios;<br>
      - Semi-supervised and self-supervised learning systems in
      pervasive and resource-constrained scenarios;<br>
      - Learning with imbalanced data in pervasive and
      resource-constrained scenarios;<br>
      - Continual learning in pervasive and resource-constrained
      scenarios;<br>
      Over-the-air computing for distributed/decentralized learning
      systems in pervasive and resource-constrained scenarios.<br>
      <br>
      ** Applications of Advanced Machine learning algorithms, methods,
      and approaches for pervasive computing under resource limitations
      applied to the following application domains:<br>
      <br>
      - Health and well-being applications (e.g., activity recognition,
      health monitoring).<br>
      - Anomaly/Novelty detection (e.g., Industry 4.0, intrusion
      detection, privacy, and security).<br>
      - Audio signal processing (e.g., sound event detection, speech
      recognition/processing).<br>
      - Video stream processing on resource-constrained devices.<br>
      - Natural Language Processing and Information Retrieval (e.g.,
      conversational applications running on resource-constrained,
      mobile, or<br>
      edge devices).<br>
      - Intersection between mobile computing with ML/DL on
      resource-constrained devices.<br>
      - Any other real-world applications and case studies where the
      pervasiveness of resource-constrained devices is central for
      knowledge extraction.<br>
      <br>
      Submissions Guidelines<br>
      ----------------------<br>
      All papers must be at most 6 pages of technical content, typeset
      in double-column IEEE format using 10pt fonts on US letter paper,
      with all fonts embedded. In PeRConAI, the peer-review process will
      be single-blind. <br>
      Submissions must be made via EasyChair. The IEEE LaTeX and
      Microsoft Word templates and related information can be found on
      the IEEE Computer Society website.<br>
      <br>
      PeRConAI will be held in conjunction with IEEE PerCom 2025 (<a
href="https://urldefense.com/v3/__https://www.percom.org__;!!D9dNQwwGXtA!QWOqdtRbbS04WTruHR9bBpceE5iCrIJmUEw3q_PXt2ohUb521g4z1EZw4o82NqTzwG9lvtNpDE7ug8Q_2JTauSRHZQ5znRi3ZhRAbw$"
        target="_blank">https://www.percom.org</a>). All accepted papers
      will be included in the Percom workshop proceedings and indexed in
      the IEEEXplore digital library. At least one author must register
      for the conference in full and present the paper during the
      workshop.<br>
      <br>
      Steps:<br>
      1- Follow the submission link: <a
href="https://urldefense.com/v3/__https://easychair.org/my/conference?conf=percom2025__;!!D9dNQwwGXtA!QWOqdtRbbS04WTruHR9bBpceE5iCrIJmUEw3q_PXt2ohUb521g4z1EZw4o82NqTzwG9lvtNpDE7ug8Q_2JTauSRHZQ5znRirKlVB7g$"
        target="_blank">https://easychair.org/my/conference?conf=percom2025</a><br>
      2- Select PeRConAI (4th Workshop on Pervasive and
      Resource-Constrained AI)<br>
      3- Fill in the form and upload the paper in PDF format. <br>
      <br>
      <br>
      Organizing Committee<br>
      --------------------<br>
      Prof. Plamen Angelov, Lancaster University, UK<br>
      Prof. Mario Luca Bernardi, University of Sannio, IT<br>
      Dr. Paolo Dini, CTTC, ES<br>
      Dr. Franco Maria Nardini, ISTI-CNR, IT<br>
      Prof. Riccardo Pecori, eCampus University, IT and IMEM-CNR, IT<br>
      Dr. Lorenzo Valerio, IIT-CNR, IT</p>
    <p></p>
    <div class="moz-signature">-- <br>
      <font face="Calibri">
      </font>
      <p><font face="Calibri"><span style="font-size: 10pt;"><strong>Paolo
              Dini</strong> <br>
            Researcher (R4)<br>
            <span style="font-size: 1pt;"><strong> </strong>
              <span style="font-size: 10pt;">Sustainable Artificial
                Intelligence (SAI) research unit<br>
                Centre Tecnològic de Telecomunicacions de Catalunya
                (CTTC)<br>
                Av. Carl Friedrich Gauss, 7 - Building B4<br>
                08860 - Castelldefels<br>
                Tel.: +34 93 645 29 00</span></span></span></font></p>
      <table>
        <tbody>
          <tr>
          </tr>
        </tbody>
      </table>
      <font face="Calibri">
      </font>
      <table>
        <tbody>
          <tr>
            <td>
              <p><span style="font-size: 8pt;"><u>DATA PROTECTION
                    INFORMATION. Data controller: CENTRE TECNOLOGIC DE
                    TELECOMUNICACIONS DE CATALUNYA (G62616586):</u></span></p>
            </td>
          </tr>
          <tr>
            <td>
              <p><span style="font-size: 8pt;">We inform you that your
                  identification data and the data contained in the
                  emails and attached files can be incorporated into our
                  databases,
                  in order to maintain professional and / or commercial
                  relationships, and that it will be preserved
                  throughout the relationship.
                  According to the current regulations, you can exercise
                  your right to access, rectification, erasure,
                  restriction of processing, to portability and to
                  object by sending an email to <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:dpo@cttc.cat">dpo@cttc.cat</a>. <br>
                  This message and any attached document, where
                  appropriate, may be confidential and intended for the
                  original recipient only.<br>
                </span></p>
            </td>
          </tr>
          <tr>
            <td><br>
            </td>
          </tr>
          <tr>
            <td>
              <p><span style="font-size: 8pt;">L'informem que les seves
                  dades identificatives i les compreses als correus
                  electrònics i fitxers adjunts poden ser incorporades a
                  les nostres bases de dades amb la finalitat de
                  mantenir relacions professionals i/o comercials i, que
                  seran conservades mentre es mantingui aquesta relació.
                  Si ho desitja, pot exercir el seu dret d'accés,
                  rectificació, supressió, limitació del tractament,
                  portabilitat i objecció enviant un correu electrònic a
                  <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:dpo@cttc.cat">dpo@cttc.cat</a>. <br>
                  Aquest missatge i qualsevol document adjunt, en el seu
                  cas, pot ser confidencial i destinat únicament a la
                  persona o entitat a qui s'hagi enviat.
                  <br>
                </span></p>
            </td>
          </tr>
          <tr>
            <td>
              <p><span style="font-size: 7pt;"><font color="green">Before
                    printing this e-mail or attachments, be sure it is
                    necessary. It is in our hands to protect the
                    environment.</font><br>
                </span></p>
            </td>
          </tr>
        </tbody>
      </table>
    </div>
  </body>
</html>