主题：分布式机器学习计算与通信资源优化

报告人：Carlo Fischione教授(瑞典皇家理工学院)

时间：2022年11月15日19:00-21:00

地点：线上

Zoom ID: 929 1346 3629；密码：700389

主持人：程翔 教授

1．摘要

在当前的数字技术革命中——即无线物联网支持的“互联世界”——机器学习将会对复杂实时的数据分析产生重大影响。在物联网中，分布式单元可生成具有不同大小和质量的数据，这些单元可能无法执行最先进的机器学习算法。同时，由于能耗、计算资源、无线通信带宽、安全与隐私等因素制约，这些单元也可能无法通过通信网络共享所有数据。一方面，机器学习方法还无法充分地支撑无线网络的设计。另一方面，无线网络也无法充分地支持机器学习服务。本次讲座将重点介绍支持机器学习的无线网络理论架构，并介绍具有计算和通信性能保证的联邦学习理论。

2.报告人简介

Carlo Fischione是瑞典皇家理工学院（KTH）电气工程与计算机系教授，KTH-Ericsson Data Science Micro Degree Program的主任，IEEE Machine Learning for Communications Emerging Technologies Initiative的主席。同时，他是意大利拉奎拉大学数学、信息工程和计算机科学系的名誉教授。他的研究兴趣包括优化理论、无线通信、无线传感网、物联网和机器学习。他共有200多篇出版物，包括书籍著作、国际顶级期刊和顶级会议以及国际专利。他曾获得多项奖项，如IEEE Communication Society S. O. Rice奖和IEEE Transactions on Industrial Informatics (2007)最佳论文奖。他担任IEEE Transactions on Communications（Machine Learning for Communications领域）、IEEE Journal on Selected Areas on Communications（Machine Learning for Communication and Networking系列）、IFAC Automatica编辑。Carlo Fischione教授是ELK.Audio的联合创始人和顾问，也是DASP（意大利历史学院Deputazione Abruzzese di Storia Patria）的成员。