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特斯拉智能物联网的多项研究成果被收录在国际顶级期刊上

2022-05-13 08:51:29 国内财经 加入收藏
资料来源:经济参考网记者12日获悉,特斯拉最近在智能物联网技术(aiot)领域取得了最新科研成果,主要包括:优化智能物联网的能耗、延迟和交互、计算网络的资源管理和任务调度、,以及多智能体反馈神经网络的框架和应用。上述技术突破由特斯拉联合公司不久前任命的首席科学家杨敏博士领导。科研成果已被IEEE国际学术期刊和国际顶级会议收录。由于蜂窝移动通信系统基础设施的封闭性和缺乏有效的现场测量工具,Nb物联网
资料来源:经济参考网记者12日获悉,特斯拉最近在智能物联网技术(aiot)领域取得了最新科研成果,主要包括:优化智能物联网的能耗、延迟和交互、计算网络的资源管理和任务调度、,以及多智能体反馈神经网络的框架和应用。上述技术突破由特斯拉联合公司不久前任命的首席科学家杨敏博士领导。科研成果已被IEEE国际学术期刊和国际顶级会议收录。由于蜂窝移动通信系统基础设施的封闭性和缺乏有效的现场测量工具,Nb物联网的许多重要指标没有得到深入研究,如无线接入性能和能耗。基于在实际应用场景中完成的扎实研究工作,团队进一步提出优化建议,完善智能物联网的技术规范和芯片设计方向。在工业物联网的应用场景中,无线传感器设备不需要铺设特殊的有线网络,具有灵活性和可扩展性的优点。然而,工业生产环境中复杂的时变无线衰落信道会导致不可预测的随机服务延迟和延迟抖动,从而降低工业生产闭环反馈控制系统的性能和稳定性。这是无线传感器设备和无线通信技术在高精度、可靠的自动化工业生产系统中应用的主要技术挑战。针对工业物联网应用场景中严格的时延要求,杨敏博士和他的团队提出了一种在无线多径衰落信道中塑造时延分布的新方法。通过对原优化函数的解耦分析,设计了一种“双层闭环反馈控制算法(TACAN)”,使延迟分布的方差最小化,显著提高了工业物联网系统的可靠性和稳定性。在智能物联网的应用场景中,边缘计算资源的广泛部署可以及时有效地满足终端用户的服务需求,如低延迟、强计算、快速响应等。针对复杂多变的无线信道环境和多层次移动通信网络架构,杨敏博士和他的团队提出了一个由大规模多天线中继节点辅助的多层次计算系统,以提高复杂用户任务的计算能力和效率。此外,杨敏博士和他的团队提出了“多智能体反馈神经网络”(mafenn)的框架,其中包括三个完全合作的智能体。该反馈代理模拟了灵长类动物大脑中的信号反馈和纠错机制,有效地提高了神经网络训练过程中的反馈学习能力、特征提取能力、噪声和干扰消除能力。(来源:经济参考网)
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