About IoT Lab

Note: Being updated

The IoT laboratory is created in 2017 as part of Skoltech’s Centre of scientific and engineering computational technologies for big data tasks (CDISE) http://crei.skoltech.ru/cdise/ We are making Internet think again!

For more information check IoT Lab Equipment, IoT Lab People

Our tasks
  • Conducting research and development in the field of Internet of Things and wireless technologies;
  • Preparing  graduate and postgraduate students on “Internet of Things” studying program on the basis of “Data science” program of the CDISE center;
  • Carrying out refresher courses in the Internet of Things field;
  • Transfering new technologies on behalf of industry;
  • Creating startups for inventions’ commercialization and laboratory technical decisions;
  • Provision of functions of center of  Skoltech collective use in the fields of IoT and wireless technologies;
  • Organization and carrying out educational events such as hackathons, discussions and open lectures.
Our partners

The Laboratory is cooperating with the world’s best universities (MIT, MIPT, HSE) and industrial companies (Huawei, SAP).

We are seeking for support and development of world-level competences in the Internet of Things field. And we always are welcome for talented people ready to help us.

Academic partners
 1024px-mit_logo-svg MIT http://web.mit.edu/
 1200px-university_of_maryland_seal-svg UMD http://www.ece.umd.edu/
 eng_text МФТИ https://mipt.ru/
 logo_s_hse_cmyk_e HSE https://www.hse.ru/
 guap-main ГУАП http://new.guap.ru/
 bhsd_logo_black Британская высшая школа дизайна http://britishdesign.ru/
Business partners
  download Huawei Компания Huawei является мировым лидеров в сфере ИКТ-решений, поставляет оборудование для сетей связи, IT продукты и решения для всех отраслей в 170 странах мира
 sap_logo_light_blue_573813 SAP SAP находится в эпицентре современной технологической революции. Будучи лидером рынка корпоративных приложений, SAP помогает организациям преодолевать пагубный эффект сложности, создавать новые возможности для инноваций и роста, а также преуспевать в конкурентной борьбе.
 logo_libelium Libelium Internet of Things, Smart Cities and M2M platform provider. Wireless Sensor Networks hardware manufacturer.
 iotsd Smart IoT Distributions Официальный дистрибьютор Cogent в России.
 1841699 ООО Новые Инженерные Технологии ООО «Новые инженерные технологии» является одним из ведущих поставщиков контрольно-измерительного оборудования, оборудования для беспроводной связи, теле- и радиовещания, электронной промышленности на территории России.
 фирма не имеет логотипа SmartCom SMARTcom – открытый программный интерфейс подключения приложений (API) с использованием компонентной объектной модели (Component Object Model, COM). Интерфейс специально разработан для создания на его основе собственных автоматизированных систем пользователей и позволяет строить полноценных торговых роботов, общающихся напрямую с торговым сервером брокера, разрабатывать собственные торговые терминалы, а также стыковать с торговым сервером уже имеющиеся механические торговые системы.
 2000px-intel-logo-svg Intel Корпорация Intel занимается разработкой и производством технологий, которые служат для создания вычислительных устройств во всем мире.
 nwave_logocmyk nwave Created in 1994, nWave Digital, the production arm of nWave Pictures is a state-of-the-art 3D animation studio based in Brussels, Belgium. nWave creates 3D stereoscopic feature films, 2D/3D large format films, and has a library of over 42 3D/4D theme park attractions and 32 other special venue films distributed worldwide.
 medium_8b5d3da507e58a57fc80b31db15b6a0d Рестрим АО «Рестрим» — дочерняя компания ПАО «Ростелеком». Мы разрабатываем масштабные системы видеонаблюдения и интерактивного телевидения, сопровождаем сложные веб-проекты.
 2000px-rohde_-_schwarz_logo-svg Rohde&Schwarz Rohde & Schwarz является независимым производителем контрольно-измерительного оборудования для систем мобильной и радиосвязи. Также ключевыми областями деятельностиRohde & Schwarz являются телевещание и ИТ-безопасность.
 firm_484 Стриж Беспроводные системы сбора, передачи и обработки данных счетчиков датчиков, приборов учета для ЖКХ, промышленности и безопасности.
 800x400_276d69c4f3334a21e8ba88312f077ae1___jpg____4_5da30c48 Diginetica Diginetica – поставщик решений для построения омниканальной персонализации в eCommerce. Сервисное подразделение включает в себя широкий спектр услуг для создания и развития цифровых каналов ритейлеров. Ряд решений строятся на основе RichRelevance – платфоре омниканальной персонализации №1 в США и Европе.
 1047396 Концерн Гранит Проектирование и производство средств и комплексов радиосвязи. Группа компаний «Концерн ГРАНИТ» предлагает оборудование профессиональной радиосвязи серии «ГРАНИТ».
Latest projects
  • Huawei 1

Deep Neural Network Based Decoder Design for 5G Codes.

The main goal is to suggest an application of deep learning to channel decoding in order to improve performance or reduce complexity/latency. There were already attempts to construct neural network (NN) learning-based decoders in literature, here we face with so-called curse of dimensionality problem: even for a short code of length N = 100 bits and rate R =0.5, 2^50 different codewords exist, which are far too many to fully train any NN in practice. In our opinion, the only way deal with the problem is to combine deep learning methods with existing decoding algorithms.

  • Huawei 2

Unified FEC for optical lines.

There is a wide variety of FEC solutions for fiber-optic lines. The major requirements are as follows: small overhead (OH) and very small probability of wrong decoding (approx. 1e-15). Solutions which utilize soft decision decoding have a huge complexity and low throughput, at the same time hard decision solutions (BCH code based) have rather limited error-correcting capabilities. Our main goal is to find a uniform solution, that is adaptive, i.e. we can vary complexity/performance tradeoff.

  • NGP Grant

Current wireless networks are designed to serve human users. The main goal of such networks is to increase the spectral efficiency (the transmission rate per 1 Hz) to transmit huge amounts of data, e.g. files or video streams. Next generation of wireless networks is facing a new challenge in the form of machine-type communication: billions of new devices (dozens per person) with dramatically different traffic patterns are expected to go live in the next decade. Indeed, according to Cisco, in 2015 the number of devices involved in network communication has exceeded the world population twofold and continues to grow exponentially. Existing wireless networks are inefficient in this case as to send a message the device should perform a complicated random access procedure, which leads to big delay. This proposal addresses the key challenge – design of theoretical fundamentals and new technology for enabling massive random access. As a byproduct, we shall receive new constructions of multimedia fingerprinting codes used in digital right management.

Contact us

Сколковский институт науки и технологий
Территория Инновационного Центра “Сколково”, улица Нобеля, д. 1
Москва 121205
Россия		 Skolkovo Institute of Science and Technology
ulitsa Nobelya 1.Moscow, Russia 121205
d.lakontsev@skoltech.ru