2021年9月22日學術報告信息

時間：9月22日下午15點

地點：新校區新珈樓B209報告廳

報告題目：無人機網絡中基于分布式機器學習的通信研究

報告人：楊照輝博士

報告人簡介：楊照輝博士2018年畢業于東南大學信息科學與工程學院，獲工學博士學位。從2018年5月至2020年10月，任職倫敦大學國王學院工程學院博士後副研究員。從2020年12月至今，任職倫敦大學學院電子電氣工程學院研究員。榮獲2019和2020年，期刊IEEE Transactions on Communications模範審稿人。擔任2020年 IEEE Communications Magazine雜志專刊“高效邊緣學習的通信技術”客座編輯，擔任國際期刊IEEE Communications Letters，IET Communications和EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking編輯。在國際會議IEEE GLOBECOM，WCNC 發表關于分布式機器學習Tutorial講座，參與舉辦了2020年 國際會議IEEE GLOBECOM Workshop, ICC Workshop, PIMRC Workshop，INFOCOM Workshop和2021年 國際會議IEEE ICC Workshop, WCNC Workshop。主要研究方向包括分布式機器學習在無線通信系統中的應用，無人機通信以及非正交多址接入技術。近五年在IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE Transactions on Wireless Communications和IEEE Wireless Communications等國際權威期刊和國際會議上發表論文100餘篇（SCI索引論文50餘篇），累計引用2500餘次

報告摘要：近來，出于安全考慮以及無線網絡中大量數據和計算資源的可用性，将學習算法的部署推向了網絡邊緣。分布式機器學習整合了兩個最初分離的領域：無線通信和機器學習。典型的分布式機器學習框架的特征在于：許多無線設備上進行分布式學習，其中邊緣設備使用本地數據來協作地訓練大規模人工智能模型。在分布式機器學習中，疊代學習過程涉及數十個到數百個邊緣設備的高維（數百萬到數十億）模型參數的重複下載和更新。這将産生巨大的數據流量，給早已擁塞的無線接入網絡帶來沉重負擔。無人機通信可以用來提升無線通信系統的覆蓋率和容量，是未來移動通信的研究熱點之一。由于無人機具備良好的計算能力以及移動性，在無人機網絡中，利用分布式機器學習來提升系統的安全性具有重要研究意義。本報告的主要研究内容包括：通過無人機通信中的資源分配，來求解分布式機器學習中安全速率優化問題；通過分布式機器學習算法，來求解無人機通信中安全速率優化問題。

邀請人：曹越教授