前瞻技術數位化微課程

 

  1. 總體說明
  2. 前瞻技術數位化微課程彙總表
    1. 微課程M1：6G綠能通訊傳輸技術
    2. 微課程M2：6G智慧模型節能技術
    3. 微課程M3：Light-Weight ML Aided loT for Smart Environments
    4. 微課程M4：6G無線通訊節能技術

 

一、總體說明

本教學聯盟將依照重點技術主題「智慧節能網路」，針對初探階段的前瞻技術規劃相關微課程，即時性地追蹤6G 技術發展趨勢。本期將設計4門微課程，分別為

  1. 微課程M1 – 6G綠能通訊傳輸技術：探討基於再生能源獵取的綠能無線通訊之功率控制及資源分配技術
  2. 微課程M2 – 6G智慧模型節能技術：探討6G通訊系統下之智慧模型節能技術
  3. 微課程M3 – AIML-aided IoT for Smart Environments
  4. 微課程M4 – 可持續雙供電綠色蜂窩網絡 (DPGCN)：探討“雙供電”綠色蜂窩網絡 (DPGCN)之研究議題

每門微課程將邀請該領域知名之國內外學者或專家，進行專題演講活動，並將其演講內容錄影，經過編修後發展成數位化微課程。預計每門課經過編修後，可能以20分鐘至30分鐘為一個小主題(考量數位課程之影片長度不宜過長，較適合數位化學習)，再編修為一門3小時的數位化微課程。

完成之數位化課程，除放置於教育部認可之網路平台以及教育部指定之網站外，亦同步放置於本教學聯盟建置之YouTube技術專區，也同步於本教學聯盟之facebook臉書粉絲專區，進行推廣。微課程內容亦可融入正規課程中，進行教學輔助之用。

二、前瞻技術數位化微課程彙總表

微課程M1：6G綠能通訊傳輸技術
講者資料：古孟霖教授 (國立中央大學資訊電機學院通訊工程學系)
經歷
1. 國立中央大學通訊工程學系助理教授、副教授、教授、特聘教授
2. IEEE Trans. Wireless Communications、IEEE Access期刊編輯
3. 馬里蘭大學訪問學者
4. 哈佛大學博士後研究員
5. 國立交通大學電機工程學系博士後研究員
6. 長期投入綠能通訊研究，已發表超過22篇相關研究於國際頂尖期刊論文專長
5G/6G通訊技術、MIMO無線通訊、非地面網路（低軌衛星通訊與無人機通訊）、綠能及獵能無線通訊、機器學習、深度學習及最佳化於無線通訊應用
內容摘要：
未來物聯網時代，大量低功耗無線通訊節點將會廣泛佈署，而對於佈署在複雜、危險區域的節點，例如：沙漠、荒野、災難、戰場等，勢必無法連接固有電網獲得可靠電力來源，因此這些通訊節點大都會裝載電池來提供能源，但週期性的使用人力替換電池無疑是添加建置成本，在危險區域更是不可能使用人力來進行更換，因此獵取再生能源技術被視為解決B5G/6G無線通訊電力供應問題的重要技術方案。通訊節點藉由搭載可獵取再生能源裝置，以達到自我充電功能，然而再生能源受到環境因素影響造成獵取能量有限性及隨機性，為了使無線通訊網路有更長的使用時間，通訊節點功率控制及無線資源分配設計更顯得重要。

本微課程之目標在於探討基於再生能源獵取的綠能無線通訊之功率控制及資源分配技術，主要課程內容將涵蓋：(1)各式再生能源獵取與綠能通訊傳輸設計，包括：點對點通訊、中繼通訊等。(2)綠能通訊傳輸技術之凸優化、強化學習、機器學習等功率控制及資源分配之優化技術。(3)B5G/6G三維通訊應用下之綠能通訊傳輸技術整合及設計。
活動內容說明：
  • 本微課程將先以專題演講之方式進行，並廣邀相關領域之學生參加。活動結束後，由專業之編輯團隊將活動錄影之內容，進行編修並發展微數位化微課程。
  • 本微課程將包含以下知識點：
    • 各式再生能源獵取與綠能通訊傳輸設計，包括：點對點通訊、中繼通訊等。
    • 綠能通訊傳輸技術之凸優化、強化學習、機器學習等功率控制及資源分配之優化技術。
    • B5G/6G三維通訊應用下之綠能通訊傳輸技術整合及設計。
後續推廣方式說明：
  • 除放置於教育部認可之網路平台以及教育部指定之網站外，亦同步放置於本教學聯盟建置之YouTube技術專區，也同步於本教學聯盟之facebook臉書粉絲專區，進行推廣。
  • 微課程內容亦可融入正規課程中，進行教學輔助之用。

 

微課程M2：6G智慧模型節能技術
講者資料：帥宏翰副教授 (國立陽明交通大學電機工程學系)
經歷
1. 國立陽明交通大學助理教授、副教授專長
大數據分析、數據庫管理、社交網絡分析、機器學習、數據挖掘和多媒體處理
內容摘要：
深度學習模型本身耗能問題較少在通訊系統裡面被提及，而在目前各項通訊系統議題大量使用深度學習模型作為解決手段下，深度學習模型本身未來在通訊系統上之耗能會相當可觀，在將人工智慧模型用在實戰的最後一哩路上，節能會是重要的關鍵技術。目前人工智慧用於6G節能技術在大多使用於通訊系統本身，像是利用深度學習可以應用在6G通訊系統的多個方面，如功耗優化、頻譜利用率優化、無線資源分配、多用戶干擾管理等，以實現更高效的系統運作和更好的用戶體驗。 (主軸2：6G引領永續轉型)。這個微課程之目的在於考量6G通訊系統下之智慧模型節能技術。

目前深度學習模型在節能方面大致上還是採用與模型壓縮相同的方法，可分成五種類型：(1)模型量化(Quantization)、(2)模型剪枝(Pruning)、(3)張量分解(Tensor Decomposition)、(4)知識蒸餾(Knowledge Distillation)和(5)自動化模型壓縮(Automatic Model Compression)。

然而這些方法都是基於本地端之節能設計，未考量6G應用下環境之特性。舉例而言，為了達到低延遲性，許多模型都會直接使用邊緣計算部署於邊緣裝置上，減少傳輸時間，然而6G有著低延遲的特性下，當計算模型大的時候，直接利用高效能伺服器加上6G傳輸可能延遲性是最低的，但這沒有考量到節能問題，如何在節能條件下，壓縮甚至拆解模型，使整體的延遲與throughput能夠維持水準，就是本課程討論的目標。
活動內容說明：
  • 本微課程將先以專題演講之方式進行，並廣邀相關領域之學生參加。活動結束後，由專業之編輯團隊將活動錄影之內容，進行編修並發展微數位化微課程。
  • 本微課程將包含以下知識點：
    • 深度學習模型
    • 考量6G通訊特性之智慧模型節能技術
後續推廣方式說明：
  • 除放置於教育部認可之網路平台以及教育部指定之網站外，亦同步放置於本教學聯盟建置之YouTube技術專區，也同步於本教學聯盟之facebook臉書粉絲專區，進行推廣。
  • 微課程內容亦可融入正規課程中，進行教學輔助之用。

 

微課程M3：Light-Weight ML Aided loT for Smart Environments
講者資料：Swades De (Indian Institute of Technology Delhi, India)
經歷
Dr. De is currently a full Professor of Electrical Engineering at IIT Delhi (IITD), where he holds an Institute Chair Professor position and leads the Communication Networks Research Group (IITD-CNRG). He was a tenure-track Assistant Professor of Electrical and Computer Eng. at New Jersey Institute of Technology (2004-2007). He worked as a post-doctoral researcher at ISTI-CNR, Pisa, Italy (2004), and has nearly 5 years industry experience in India on telecom hardware and software development (1993-1997, 1999).Dr. De is a fellow of The National Academy of Sciences (India), Indian National Academy of Engineering, The Institute of Engineers, India, and The Institution of Engineering and Technology, UK, respectively.專長
His research interests broadly in communication networks, with emphasis on performance modeling and analysis. Current directions include energy harvesting communication networks, broadband wireless access and routing, cognitive/white-space access networks, IoT communications, smart grid networks, UAVs and millimeter-wave communications.
內容摘要：
課程介紹下列主題：
(1) Introduction and Motivation to Learning-Aided Techniques
● 課程引言與學習輔助技術的動機
● 探討IoT和AIML在智慧環境中的角色和重要性
(2)Data-Driven Traffic Characterization
● 基於數據的流量特徵分析
● 如何利用數據驅動的方法來表徵和分析網路流量
(3)Real-Time Data Pruning – Smart Grid Monitoring
● 實時數據修剪技術在智慧電網監控中的應用
● 實時數據處理技術和其對提升電網監控效率的影響
(4)Non-Real-Time Data Pruning – Smart Power Monitoring
● 非實時數據修剪技術在智慧電力監控中的應用
● 非實時數據處理技術的優勢及其應用場景本課程將通過理論講解與實踐案例相結合的方式，使學員全面了解AIML在IoT中的應用及其對實現智慧環境的重大意
活動內容說明
  • 本微課程將先以專題演講之方式進行，並廣邀相關領域之學生參加。活動結束後，由專業之編輯團隊將活動錄影之內容，進行編修並發展微數位化微課程。
  • 本微課程將包含以下知識點：
    • overview of classical approach of analyzing context-specific data traffic and optimizing the system performance
    • more precise context-specific optimizations in modern-day IoT communications
    • Deep cross-layer interactions will be discussed, and novel research directions will be outlined on incorporating intelligence at the appropriate stages of the IoT networks, involving fog intelligence, multi-access edge computing (MEC), and smart cloud connectivity.
    • state-of-the-art and future directions on energy harvesting-aided and dual-powered smart IoT communications, towards converged communication and power grid networks
    • A few example application use-cases, namely, cognitive radio channel access, smart power grid, and smart city monitoring, will be taken to demonstrate how data-driven strategies aid in more precise performance optimization.
後續推廣方式說明
  • 除放置於教育部認可之網路平台以及教育部指定之網站外，亦同步放置於本教學聯盟建置之YouTube技術專區，也同步於本教學聯盟之facebook臉書粉絲專區，進行推廣。
  • 微課程內容亦可融入正規課程中，進行教學輔助之用。

 

微課程M4：6G無線通訊節能技術
講者資料：王蒞君教授 (國立陽明交通大學電機學院)
經歷
1. Chair Professor (2018-present), Distinguished Professor (2011-2017), Professor (2009-2011), Dept. of Electrical and Computer Engineering, National Chia Tung University
2. Professor (2005-2008), Associate Professor (2000-2005), Dept. of Communications Engineering, National Chiao Tung University, Taiwan
3. Assistant Professor, National Tsing-Hua University, Taiwan (Feb. 2000-Jul. 2000)
4. Adjunct Professor, Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Chiao Tung University (Feb. 2010-present)
5. Chairman, Department of Electrical and Computer Engineering, National Chiao Tung University, Taiwan (Aug. 2011-July 2016)
6. Director, Big Data Research Center, National Chiao Tung University, Taiwan, (2018/2-present.)
7. Dean (2023.02-present), College of Electrical and Computer Engineering, National Yang Ming Chiao Tung University (NYCU)專長
寬頻無線通信、機器學習無線通訊、無人機通信網絡、智慧物聯網與大數據分析
內容摘要：
本計畫數位化微課程涵蓋多項6G前瞻技術，其中，微課程M4「Connect-compute Energy Efficient Techniques for 6G Wireless」 已完成約五小時課程，內容包含七大主題：

  1. 6G Overview – 介紹6G技術的發展現狀與未來趨勢。
  2. Energy-efficient Computing – 探討高效能計算技術在6G環境中的應用。
  3. Energy-efficient Solution: O-RAN – 開放無線接入網（O-RAN）架構的節能技術。
  4. Energy-efficient Solution: SDR – 軟體無線電（SDR）技術如何提升能源效率。
  5. Energy-efficient Solution: UAV – 無人機（UAV）在6G節能通訊中的應用。
  6. Energy-efficient Solution: RIS – 可重構智慧表面（RIS）技術在6G中的節能應用。
  7. Energy-efficient Solution: Smart Grid – 智慧電網技術如何與6G通訊結合提升能源管理效率。

此微課程的完整內容已錄製並在剪輯中，並即將上架至指定的數位學習平台，以提供學術界及業界人士學習使用。
活動內容說明
  • 本微課程將先以專題演講之方式進行，並廣邀相關領域之學生參加。活動結束後，由專業之編輯團隊將活動錄影之內容，進行編修並發展微數位化微課程。
  • 本微課程將包含以下知識點：
    • 如何設計啟用太陽能並連接電網的“雙供電”綠色蜂窩網絡 (DPGCN)
    • 雙電源網絡之的流量分析框架
    • 雙電源網路之基站 (Base Station)間協作能量共享機制
後續推廣方式說明
  • 除放置於教育部認可之網路平台以及教育部指定之網站外，亦同步放置於本教學聯盟建置之YouTube技術專區，也同步於本教學聯盟之facebook臉書粉絲專區，進行推廣。
  • 微課程內容亦可融入正規課程中，進行教學輔助之用。