Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Huawei
Лунд, Швеция18 дней назад
Специализация
Разработка ИИ
Отрасль
IT & Tech
Тип компании
Корпорация
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Будущие беспроводные системы могут развиваться за пределы изолированных устройств в сторону Super-UE: скоординированного кластера смартфонов, AI-очков, умных часов, наушников и носимых устройств, которые объединяют свои антенные, коммуникационные, вычислительные и сенсорные возможности как один логический терминал. Вместе они улучшают связность, обеспечивают распределенный AI-инференс и повышают качество взаимодействия с пользователем. Однако сотрудничество не бесплатно и не всегда выгодно: выбор партнеров требует измерений и сигнализации; обмен информацией потребляет радиоресурсы, энергию и накладные расходы на синхронизацию, в то время как возможности, каналы и требования к приложениям динамически меняются. Таким образом, ключевая задача состоит в интеллектуальном определении того, когда, с кем и в какой степени устройства должны сотрудничать, гарантируя, что преимущества перевешивают затраты.
Эта диссертация нацелена на AI-native фреймворк, решающий две связанные задачи. Во-первых, компактные, прогрессивно уточняемые семантические представления, позволяющие разнородным устройствам обмениваться релевантной для задачи информацией на уровнях детализации, соответствующих возможностям. Во-вторых, контроллер ценности сотрудничества, учитывающий неопределенность, который учится, сотрудничать ли, с какими устройствами, и сколько информации и вычислений обменивать, оцениваемый по затратам на зондирование, связь, обработку и координацию, названными семантическим налогом на токены, для совместной оптимизации ценности обмена против чистой выгоды от сотрудничества.
Путем моделирования, разработки на основе обучения и системного моделирования диссертация количественно оценит точность инференса, качество взаимодействия с пользователем, эффективность связи, задержку и энергопотребление, определит, когда сотрудничество выгодно, и предоставит воспроизводимый фреймворк и демо-версию.
Местоположение: Лунд, Швеция
Как можно скорее в 2027 году.
Location: Lund, Sweden
Future wireless systems may evolve beyond isolated devices toward a Super-UE: a coordinated cluster of smartphones, AI glasses, smart watches, earbuds, and wearables that pools their antenna, communication, computing, and sensing capabilities as one logical terminal. Together they enhance connectivity, enable distributed AI inference, and improve user experience. Cooperation, however, is neither free nor always beneficial: partner selection requires measurements and signaling; information exchange consumes radio resources, energy, and synchronization overhead, while capabilities, channels, and application requirements change dynamically. The key challenge is therefore intelligently determining when, with whom, and to what extent devices should cooperate, ensuring that the benefits outweigh the costs.
This thesis targets an AI-native framework addressing two coupled challenges. First, compact, progressively refinable semantic representations that let heterogeneous devices exchange task-relevant information at capability-matched levels of detail. Second, an uncertainty-aware value-of-cooperation controller learning whether to cooperate, with which devices, and how much information and computation to exchange, priced by probing, communication, processing, and coordination costs, named as the semantic token tax, to jointly optimize the value of exchange against the net benefit of cooperation. Through modeling, learning-based design, and system-level simulations, the thesis will quantify inference accuracy, user experience, communication efficiency, latency, and energy, identify when cooperation is beneficial, and deliver a reproducible framework and proof-of-concept demo.
ASAP in 2027.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 35 100 до 62 000
