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彭爱春教授谈联网汽车的边缘智能

我们非常高兴地宣布，彭爱春教授就互联汽车边缘智能发表了以下演讲，具体内容如下：

主题：

联网汽车的边缘智能：性能、隐私和健壮性

摘要：

随着无线通信和传感技术的进步，自动和联网汽车正在成为现实。新兴的车辆应用将需要强大的计算能力来处理车辆传感器（如摄像头）生成的数据，以实现智能和近乎实时的响应。
边缘计算被认为是车辆网络中一种很有前途的解决方案，以满足这一要求。车辆构成了一个协作计算平台，可以联合执行AI学习任务以优化性能。然而，由于隐私问题，驾驶员可能不允许其车辆与其他车辆共享原始传感器数据。
为了解决这个问题，谷歌提倡一种新的隐私保护边缘学习，即联邦学习（FL）。在本讲座中，我们将给出一个使用场景，详细说明如何将边缘智能应用于联网车辆，并介绍我们基于边缘的移动视频平台“OmniEyes”的开发，以支持对汽车的实时视频分析。该平台收集实时街道视频，并使用人工智能技术将其转换为各种基于位置的信息，以便通过连接的移动摄像头执行实时任务和进行长期统计分析。
我们将介绍FL如何帮助OmniEyes在保持AI模型准确性的同时保护用户隐私。具体来说，我们对FL中有限的标记数据和非ID（非独立分布）数据的影响感兴趣。
我们还将讨论FL框架的脆弱性以及针对隐私泄露和安全威胁的一些防御方法。

演讲者简介：

彭爱春教授
计算机科学与信息工程系
网络与多媒体研究生院
国立台湾大学

彭爱春分别于1996年、1998年和2002年获得台湾国立交通大学计算机科学和信息工程学士、硕士和博士学位。彭博士于2002年加入台湾国立台湾大学计算机科学与信息工程系，现任特聘教授。2018年至2022年，她担任电气工程与计算机科学学院副院长。她还是OmniEyes Inc.（一家专注于移动视频平台边缘人工智能技术的初创公司）的联合创始人。她的研究兴趣包括无线和移动网络、边缘计算和物联网。
彭博士目前是《IEEE移动计算汇刊》、《IEEE车载技术汇刊》和《IEEE网络与服务管理汇刊》，《IEEE计算新兴主题汇刊》以及《ACM网络物理系统汇刊》的编辑。她与人合著了约翰·威利（John Wiley）出版的《无线和移动全IP网络》（Wireless and Mobile All-IP Networks）一书。2019年和2022年，她获得了科技部杰出研究奖（台湾地区的一项著名奖项）。她是2018-22年IEEE车辆技术协会（VTS）杰出讲师，2022-2023年IEEE通信协会杰出讲师。她于2020年获得悉尼威立雅运输公司女性杰出职业奖。她是美国电气与电子工程师协会的会员。