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推动6G产研融合,IEEE通信学会智能网络与计算研讨会成功举办

2022.10.18

8月18日,IEEE通信学会智能网络与计算研讨会在上海复旦皇冠假日酒店召开,会议由IEEE通信学会、中国通信学会主办,复旦大学、上海交通大学等单位支持。与会专家在面向2030年6G发展前沿的大背景下,共同探讨智能网络与计算的现状、发展趋势,促进智能网络与计算的技术演进。IEEE通信学会主席、加拿大两院院士、中国工程院外籍院士沈学民教授在线致辞,中国通信学会副秘书长欧阳武、上海市经济和信息化委员会副主任汤文侃、复旦大学副校长徐雷教授出席研讨会并致辞。  

徐雷校长在致辞中从“智能通讯”“创新发展”“产研融合”三个关键词出发,结合复旦大学在上海青浦建设复旦国际融合创新中心的发展战略,依托计算机科学技术学院、信息科学与工程学院、微电子学院、材料科学系等院系扎实深厚的研究底蕴,欢迎各位专家近一步与IEEE通信学会和中国通信学会携手,推动互联网、大数据、人工智能同产业深度融合,利用当前5G和未来6G的互联网新技术对传统产业发展进行全方位的推进,提升关键技术创新和供给能力。

本次研讨会由复旦大学计算机科学技术学院高跃教授发起,邀请来自复旦大学、上海交通大学、上海科技大学、上海大学等高校教授做主题报告,分享学术行业前沿动态;集合中科院微小卫星创新研究院、华为公司、诺基亚贝尔、特斯联、上海新兴研究院的企业单位专家做主旨论坛,可谓一场跨学科交叉融合的学术盛宴。

上海交通大学张文军教授以“新一代媒体融合网络”为题作报告,他总结和分析了5G时代视频广播和互动服务需求,对建立新型国民频道和3D沉浸媒体的全终端可达遍在服务,提供了一种高效且可持续扩容发展路径。

复旦大学高跃教授作了主题为“面向6G的空天地一体化网络”的报告,他提出,为了实现全球信息网络的无缝覆盖与万物互联,地面无线网络将与卫星通信逐步融合,并介绍了卫星网络、星链、3GPP 5GNR NTN卫星发展趋势以及卫星组络等方面所面临的挑战。                                                         

上海交通大学陈文教授的报告主题是“6G全场景网络按需服务”,他针对6G全场景全域网络广域覆盖、低时延、低功耗和智慧服务等需求提出基于分布式机器学习的业务识别系统,以及基于无线接入能力联邦学习的动态资源分配和任务调度策略。

复旦大学王昕教授分享了题为“无线通信网络的动态资源优化和在线学习方法”的研究报告,他基于随机优化和在线学习理论,提出了探索面向无线通信网络的动态资源优化和在线学习方法。

上海大学张舜卿教授报告主题是“5G+融合时代的移动边缘计算”,他围绕5G网络演进过程中面临的应用场景碎片化、终端产品种类激增带来的挑战,探索移动边缘计算所面临的新需求和新问题。

上海交通大学陶梅霞教授以“面向6G边缘智能的计算通信融合理论与方法”为题作了学术报告,她介绍了课题组在计算通信融合理论与方法方面的相关进展,其中包括:面向模型聚合的率失真理论、面向模型聚合的空中计算以及面向分布式矩阵相乘的混合编码计算等。

复旦大学周扬帆教授报告主题是“基于模糊神经网络结构的深度学习软件库测试”,他通过Muffin的测试方法,采用数据流追踪方法,采集关键训练过程(前向计算、损失值计算和反向计算)的中间结果并检测其潜在故障。

上海科技大学石远明教授报告了题为“面向边缘人工智能的通感算一体化技术”的相关研究,该研究针对无线联邦学习的通信效率问题,提出基于空中计算的通信计算融合方法降低模型聚合时延。上海交通大学田晓华教授以“SD-PHY——支持软件定义物理层的反向散射通信技术”为题作报告,他指出微瓦级超低功耗下的反射通信网络物理层敏捷可重编程功能,使统一设计的反射通信装置硬件生成复合WI-FI,BLE,LTE,LoRa,OFDMA,DCSS协议的反射信号,为满足智能物联网超低功耗和适变传输需求提供了一种解决方案。

上海交通大学田晓华教授以“SD-PHY——支持软件定义物理层的反向散射通信技术”为题作报告,他指出微瓦级超低功耗下的反射通信网络物理层敏捷可重编程功能,使统一设计的反射通信装置硬件生成复合WI-FI,BLE,LTE,LoRa,OFDMA,DCSS协议的反射信号,为满足智能物联网超低功耗和适变传输需求提供了一种解决方案。

同济大学副教授王睿作了主题为“One Bit Aggregation for Federated Edge Learning with RIS:Analysis and Optimization”的报告,他提出,由于无线信道引入预期外的传播误差,1-bit聚合的性能将不可避免地恶化,为解决这一问题提出了一种在正交频分多址接入(OFDMA)下基于可重构智能表面(RIS)辅助的1-bit通信优化方法,以减轻通信误差对基于SignSGD的联邦学习的负面影响。具体而言就是首先使用学习收敛性分析,通过成对误码率(BER)的联合界测量无线通信误差,并定量描述无线通信误差对基于SignSGD的联邦学习的性能影响。

上海科技大学邵子瑜教授的报告主题是“基于在线学习与在线控制集成的边缘智能系统”,他采用受约束的随机多臂老虎机方法,进行了系统性数学建模,算法设计,理论分析和仿真验证。

主题报告后,杨旸教授主持专家互动研讨,邀请到中科院微小卫星创新研究院、华为公司、诺基亚贝尔、特斯联、上海新兴研究院的企业单位专家,深度交流了几个行业热点问题,包括:5G应用的亮点和难点,在行业应用领域的前景;智能网络的标志,网络从数据传输管道变为智能服务管道,对产业领域会产生怎样的影响;上海市建设具有全球影响力的科技创新中心“十四五”规划(2021年9月),开展 6G 网络体系架构创新与前瞻共性关键技术研究,为 6G标准化竞争与产业发展奠定技术基础,在此背景下6G的研发和产业化目标和5G的差异;6G的空天地一体化网络融合的需求和驱动,新型网络架构首先会应用于什么领域,痛点和难点所在等。

最后,由国家自然科学基金委张兆田主任致闭幕词并作总结点评。他希望此后继续深化交流合作,将共同的研究旨趣做深做细,结出丰硕的科研成果。 

转载来源:复旦大学官网