报告题目：Generative AI-enabled Wireless Communications for Robust Low-Altitude Economy Networking （基于生成式人工智能的低空经济网络无线通信）
报告时间：2025年5月14日 15:30
报告地点：吉林大学中心校区王湘浩楼A521报告厅
报 告 人：Dusit Niyato教授 新加坡南洋理工大学
报告人简介：
Dusit Niyato目前是新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院校长讲席教授。Dusit教授的研究领域包括生成式AI、分布式协作机器学习、物联网、边缘智能元宇宙、移动和分布式计算以及无线网络等。目前，Dusit担任IEEE Transactions on Network Science and Engineering的总主编(EiC)。此外，Dusit还担任IEEE TVT、COMST、 IoTJ的领域编委(Area Editor)，IEEE TWC、TIFS、TSC、TCCN 、ACM Computing Surveys等期刊编委(Associate Editor)，他还是IEEE Journal on Selected Areas on Communications的客座编委。他是IEEE Fellow和IET Fellow，IEEE ComSoc Board of Governors (2024-2026)，IEEE ComSoc Fellow 评选委员会成员 (2022-2024)。
报告内容简介：
低空经济网络（LAENets）已成为社会活动的重要推动者。相较于传统的陆地网络，低空经济网络通常包含复杂控制机制以及动态变化的运行环境，使其更易受到安全威胁。在本次演讲中，我们探讨了生成式人工智能（GenAI）提高低空经济网络鲁棒性的新应用。我们对低空经济网络的鲁棒性需求进行了系统分析，并全面回顾了从无线物理层角度出发的鲁棒服务质量（QoS）指标。我们分析了现有的基于GenAI的鲁棒性增强方法，并提出了一种新颖的扩散模型式优化框架，其采用了基于 MoE-Transformer 的动作网络。在鲁棒安全波束赋形的案例研究中，该框架通过优化不确定条件下的波束成形，有效地提高了最坏情况下的可达保密率，增幅超44%。
主办单位：吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学软件学院
吉林大学计算机科学技术研究所
符号计算与知识工程教育部重点实验室
仿真技术教育部重点实验室
网络技术及应用软件教育部工程研究中心
吉林大学国家级计算机实验教学示范中心
