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【理大電子計算學系科研系列】邊緣學習助力新興泛在智能

日期:2021/3/25 14:02:03 閱讀:99

云端和邊緣融合環境中分布式大數據分析的實現技術


香港理工大學電子計算學系教授及副系主任郭嵩主持的項目「邊緣學習:云端和邊緣融合環境中分布式大數據分析的實現技術」,獲得香港研究資助局研究影響基金530萬港元的資助。



近年來,隨著智能終端設備,如智能手機、平板電腦、可穿戴設備、傳感器等的廣泛普及和智能化應用的蓬勃發展,邊緣環境的大規模實時感知數據及豐富的應用場景極大推動了人工智能技術的發展。為了充分發揮邊緣設備和大數據的潛能,研究團隊提出「邊緣學習」概念,將機器學習模型的訓練和推斷過程遷移到邊緣環境,有效避免數據傳輸的資源開銷和隱私泄露風險。


郭嵩教授(右三)及其研究團隊


研究團隊將開發一個邊緣學習平臺,從而支持智慧城市等應用中的人工智能服務。項目研究進展包括以下幾點:

一、面向邊緣終端的協同學習理論與方法研究


得益于芯片制程的飛速發展,基于智能手機、嵌入式芯片等邊緣終端進行模型訓練的Tiny AI成為當前重要的發展趨勢。項目團隊致力于打造面向邊緣終端的新一代AI系統,深入研究微處理器和嵌入式硬件平臺上的高性能AI技術,設計適應硬件架構的全新訓練算法,在保證訓練速度和精度前提下節約資源開銷。


嵌入式訓練硬件平臺


二、基于邊緣智能的智慧城市實時風險管理


隨著傳感器、物聯網、攝像頭的廣泛部署,智慧城市應用通常需要將數據上傳云端,通過城市大腦對數據流進行分析處理。然而城市中的危險意外層出不窮,為了應對意外,需要實時的危機檢測和人機交互方法。研究團隊運用邊緣學習技術實現對視頻流的實時處理,以應對城市復雜環境下的風險預警和響應。研究團隊與理大建筑及房地產學系、電子及資訊工程學系團隊進行深度的合作,推動基于邊緣智能的風險管理技術在工地安全保障方面的深入研究。


智慧城市應急管理框架


三、基于邊緣智能的智慧醫療脊柱側彎評估


青少年脊柱側彎的早期篩查主要通過人工檢查,但具有效率低和人工成本高的問題,而受疫情等因素的影響更大。為了實現遠程篩查跟蹤以及家庭遠程AI監控的運動康復治療,研究團隊提出基于移動端的體態篩查算法和實時運動康復跟蹤算法,模型量化壓縮后在移動端執行高效的推理計算,實現遠程體態在線評估以及實時運動康復跟蹤。研究成果已在華西醫院、香港復康會、香港路德會等機構推廣應用。



無輻射便攜式脊柱成像硬件設備


邊緣智能與大數據分析研究由郭嵩教授主理,他現任IEEE院士、ACM杰出會員及IEEE通信學會理事會成員,長期從事云計算與大數據、分布式系統、無線通信及移動計算的科研與教學工作,近年來主研究經費達二千余萬港元。


【香港理工大學電子計算學系】




香港理工大學電子計算學系是香港提供計算機科學高等教育的先驅之一。憑借超過46年的成功經驗,學系在教育及科研的卓越表現在國際上廣受認可。目前學系進行的研究主要涵蓋六個跨學科領域,包括人工智能和機器人技術;網絡安全和私隱;數據科學、信息檢索和人機互動;基本原理和軟件;網絡和移動計算;以及視覺、語言和圖形。學系于計算機和信息技術的研究與全球發展一直保持同步,更有多個項目贏得香港研究資助局的研究影響基金及協作研究金、香港科技創新基金、國家自然科學基金等,成績斐然。此外,學系與本地和海外機構以及行業領先者建立了牢固的合作伙伴關系,共同開發聯合實驗室和研究項目,利用大數據和人工智能等技術實現創新應用方案,在促進技術轉移方面作出了重大貢獻。


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