学术报告一

报告题目：边缘智能与轻量化协同学习

报告人：于东晓

报告时间：2023年4月19日上午10：00

报告地点：张衡楼321

内容简介：随着移动设备的广泛普及，设备产生海量数据的同时，其自身的计算能力也在提升。边缘计算整合了泛在资源，与人工智能互相耦合，形成的边缘智能，能够真正实现靠近终端的人工智能。协作学习是实现边缘智能的重要途径。在边缘计算环境中，一方面是边缘设备的构成比较复杂，设备的计算能力，相应速度等不同。第二个方面的挑战来自于复杂的网络环境和数据环境，网络环境复杂导致存在潜在的恶意节点，以及网络拓扑会发生变化，数据集中也有可能存在大量的离群点。基于边缘设备的异构性以及网络和数据环境的复杂性挑战，设计轻量级、高度鲁棒和自适应的协同学习算法至关重要。该报告我们回顾并讨论了边缘智能和轻量级协作学习的发展、分类、最新研究成果和趋势以及目标愿景，探讨了传-存-算资源一体化调度如何实现绿色高效的新一代协同学习框架。

个人简介：于东晓，国家优秀青年科学基金获得者、山东大学“杰出中青年”特聘教授，山东大学计算机科学与技术学院副院长，主要研究方向包括边缘智能、物联网和数据挖掘。近年来发表学术论文100余篇，获得国际会议最佳论文奖4项（IEEE IPCCC 2020、PDCAT 2020、CsoNet 2019、IIKI 2019）、最佳论文提名奖2项（WASA 2019、IEEE MASS 2021）。主持重点研发计划课题、自然科学基金等国家和省部级项目10余项，获得山东省自然科学奖二等奖1项。担任JCSS和IEEE TC、IEEE TWC编委、ComCom领域编辑，曾担任CCF C类会议WASA 2020的程序委员会主席和IEEE WCNC 2020程序委员会领域主席，并且是多个国际顶级会议的程序委员会委员。

学术报告二

报告题目：面向无线安全的强化学习方法研究

报告人：肖亮

报告时间：2023年4月22日上午10：00

报告地点：线上（腾讯会议：299-314-239）

内容简介：近年来，无线网络安全事件频发，通信抗干扰和隐私保护等需求快速增长，亟需设计高效的无线网络安全机制，防御敌意干扰等攻击。本报告将讨论面向无线安全的强化学习方法，采用分层架构、安全探索及迁移学习解决现有技术存在的优化速度慢、安全性能差和短期安全风险等难点。该方法设计基于策略优先级的分层结构压缩策略空间，构建基于安全约束的风险规避机制，避免探索导致任务失败的危险策略。在此基础之上，设计基于期望效益和风险值的深度神经网络，进一步提升学习效率。接着，以无人机抗干扰通信为例，将该方法应用于优化无人机的信道选择和发射功率，并通过实验验证了该方法可显著降低误码率、丢包率和能耗等性能。

个人简介：肖亮，厦门大学信息学院教授，博士生导师，国家重点青年人才项目入选者，福建省级高层次人才（2021年），爱思唯尔中国高被引学者，南强青年拔尖人才A类，2011年度福建省高等学校新世纪优秀人才。IEEE高级会员，IEEE ComSoc大数据技术委员会委员，IEEE ComSoc Distinguished Lecturer (杰出讲师)，中国电子学会高级会员，中国计算机学会高级会员，网络与数据通信专委会委员，中国通信学会青年工作委员会委员。从事网络安全，大数据和机器学习等方向的研究。主持和参与了多项国家自然科学基金和福建省自然科学基金研究项目，参与863项目。出版4部英文学术专著/章节，获得ICC等5个国际会议最佳论文奖,中国通信学会青年科技奖，福建省自然科学奖和吴文俊人工智能自然科学奖。担任IEEE Trans. Information Forensics & Security和IEEE Trans. Communications等多个国际SCI期刊编委。IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing等期刊客座编辑。