您查看的活动已结束

第四期杨旸教授

【引言】

在移动通信中，满足不同的用户需求并且确保每个用户的使用体验（Quality of Experience, QoE）是至关重要的。第六代（6G）移动系统将利用异构网络资源及普适智能技术应对这个挑战，实现随时随地支持以个人为中心的定制服务。

第四期 IEEE TNSE 杰出讲座系列活动，我们邀请到特斯联科技集团首席科学家杨旸博士介绍一种可以保证用户QoE并支持定制服务的网络人工智能框架，该框架包括集成的网络资源及普适AI功能，性能卓越。

执行主席

Executive Chair

黄建伟

香港中文大学（深圳）校长讲座教授、理工学院副院长

AIRS 副院长兼群体智能中心主任

IEEE TNSE主编

IEEE Fellow

AAIA Fellow

报告嘉宾

Speaker

 杨旸

特斯联科技集团首席科学家

鹏城实验室兼聘研究员

深圳市智慧城市科技发展集团有限公司高级顾问专家

IEEE Fellow

IEEE TNSE“移动网络与网络学习”领域编辑

杨旸，博士，IEEE Fellow，现任特斯联科技集团首席科学家，鹏城实验室兼聘研究员，深圳市智慧城市科技发展集团有限公司高级顾问专家。曾任上海科技大学教授、科道书院院长、上海雾计算实验室主任；科技部“第五代移动通信系统（5G）前期研究开发”重大项目总体专家组专家；国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家；中科院上海微系统与信息技术研究所研究员、福州物联网开放实验室首席技术官、中科院无线传感网与通信重点实验室主任、上海无线通信研究中心主任。研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络，开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利（已授权80多项），发表了300多篇学术论文，出版了六部中英文专著。

杨旸在1996年和1999年于东南大学无线电工程系获本科和硕士学位，2002年于香港中文大学信息工程系获博士学位。之后，留在香港中文大学信息工程系担任助理教授。2003年8月到英国布鲁奈尔大学（Brunel University）的电子与计算机工程系担任讲师。2005年3月到英国伦敦大学学院（UCL）电子与电气工程系担任讲师，后升职为高级讲师（终生教职）。杨旸牵头承担了国家科技重大专项（03专项）、国家863计划、国家自然科学基金重点等一系列前沿课题研究。由于科研业绩突出，杨旸获选国际电气与电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、中组部“万人计划”、上海市“千人计划”、中科院“百人计划”、上海市“优秀学术带头人”和“领军人才”等荣誉，他牵头的“宽带无线传感网”科研团队入选为科技部创新人才推进计划“重点领域创新团队”荣誉。目前，依托深圳市智慧城市科技发展集团有限公司，杨旸牵头承担了国家重点研发计划“物联网与智慧城市关键技术及示范”重点专项项目《面向大湾区智慧城市群的5G泛在物联基础设施建设及示范（2020-2023）》。

报告介绍

Topic & Abstract

Title:

Network AI Architecture for Everyone-Centric Customized Services

Abstract:

Mobile communication standards were developed for enhancing transmission and network performance by using more radio resources and improving spectrum and energy efficiency. How to effectively address diverse user requirements and guarantee everyone's Quality of Experience (QoE) remains an open problem. The Sixth Generation (6G) mobile systems will solve this problem by utilizing heterogenous network resources and pervasive intelligence to support everyone-centric customized services anywhere and anytime. In this talk, we first coin the concept of Service Requirement Zone (SRZ) on the user side to characterize and visualize the integrated service requirements and preferences of specific tasks of individual users. On the system side, we further introduce the concept of User Satisfaction Ratio (USR) to evaluate the system’s overall service ability of satisfying a variety of tasks with different SRZs. Then, we propose a network Artificial Intelligence (AI) architecture with integrated network resources and pervasive AI capabilities for supporting customized services with guaranteed QoEs. Finally, extensive simulations show that the proposed network AI architecture can consistently offer a higher USR performance than the cloud AI and edge AI architectures with respect to different task scheduling algorithms, random service requirements, and dynamic network conditions.

活动时间

2022年9月30日 （周五）9:00-10:00

IEEE TNSE 杰出讲座系列

IEEE TNSE Distinguished Seminar Series

IEEE Transactions on Network Science and Engineering（简称 IEEE TNSE）是位于 JCR 1 区的网络科学领域顶级期刊，致力于探讨网络科学的理论和应用，以及构成网络系统中各元素之间的相互联系。IEEE TNSE 被 SCIE 数据库收录，位于 JCR 1 区，2021年影响因子为5.033。

IEEE TNSE 杰出讲座系列由 IEEE TNSE 期刊和深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）联合主办，香港中文大学（深圳）、网络通信与经济学实验室（NCEL）、IEEE 联合支持。该系列活动旨在汇聚网络科学与工程领域的国际顶级专家学者分享前沿科技成果。

*特别鸣谢陈可馨提供相关内容