5월 17일, 제1회 6G 지능형 무선 통신 시스템 대회 공유 회의 및 시상식이 상하이에서 성공적으로 개최되어 대회의 성공적인 종료를 알렸습니다.
시상식 단체사진
이 경쟁은 6G 연구의 핵심 개발 단계에서 적시에 진행되었으며, 6G 비전, 첨단 기술 및 개념을 사회 모든 부문에 홍보하고, 사회 전체에서 뛰어난 인재를 유치하고, AI가 미래 무선 통신 시스템에 미치는 영향과 주요 문제에 대한 솔루션을 체계적이고 다각적으로 분석 및 연구하여 스마트 6G의 기술 혁신을 종합적으로 촉진하고 업계의 선점 우위를 구축하는 것을 목표로 합니다.
3개월 간의 대회 일정 동안 수천 명의 팀과 선수들이 대회에 등록했습니다. 최종적으로 총 32개 팀이 3개의 경쟁 질문에 대해 순위표 상위에 랭크되어 경쟁 상을 수상했습니다.
제1회 6G 지능형 무선통신 시스템 공모전 공유회 및 시상식
공유 회의에서 중국 정보 통신 기술 아카데미, 화웨이, OPPO, 절강 대학교, 상하이 과학 기술 위원회 및 기타 조직의 특별 게스트가 연설을 했습니다.무선 통신 분야의 전문가 및 학자들은 행사의 가치와 영향을 높이 평가하고 참가자의 작업과 기술 능력을 확인했으며 행사가 계속해서 새로운 분야와 새로운 방향을 탐구하고 6G 기술 산업의 발전에 더 긍정적인 기여를 할 것이라는 기대를 표명했습니다.
특별 게스트 연설
콘테스트 하이라이트
트렌드에 맞춰 6G의 고품질 개발 가속화
"혁신 주도 개발"이라는 국가 전략에 부응하고 기술 혁신의 요구에 초점을 맞춘 대회는 6G 연구에 중점을 두고 경쟁을 통해 학계 및 산업 R&D에서 혁신과 창의성 분위기를 조성하고 6G 산업화 프로세스를 촉진하며 산업, 학계 및 인재와 같은 혁신 요소의 통합 개발을 촉진합니다.
6G 분야의 새로운 경쟁을 여는 권위 있는 조직
콘테스트 조직자인 IMT-2030(6G) 프로모션 그룹과 중국 정보통신 기술 아카데미, 화웨이, OPPO, 절강 대학교, 상하이 과학 기술 위원회 및 기타 조직 단위는 항상 6G 새로운 통신 경쟁을 열고 전문 인재를 적극적으로 발굴하며 스마트 6G의 기술 혁신과 산업 구현을 포괄적으로 촉진하는 데 전념해 왔습니다.
높은 보너스, 인재 모집에 수백만 달러 지출
대회에서는 총 3개의 대회 주제를 설정하고 총 상금은 150만 위안입니다.높은 인센티브는 6G 애호가들의 참여를 자극하는 데 사용됩니다.인공 지능 및 무선 통신 분야의 뛰어난 인재와 첨단 기술이 모여 중국의 기술 자립 가속화와 기술 강국 건설에 더욱 도움이 되기를 바랍니다.
간단한 경쟁 시스템, 첫 번째 평가가 최종 결정됩니다.
객관적인 점수는 100%를 반영하며 온라인 평가 목록은 실시간으로 업데이트되며 전체 일정은 마지막에 순위가 매겨지며 재평가 검토 후 객관적인 점수가 최종 경쟁 점수입니다.
참여
행사 기간 동안 총 1,588개 팀이 참가했고, 2,567명이 지원했다.
Huawei 경쟁 주제: 지능형 빔 예측 및 모델 마이그레이션
많은 일류 대학의 학생들이 모여 팀을 구성하는데, 예를 들어 칭화대, 북경대, 홍콩중문대(심천), 복단대, 중산대 등 여러 대학의 학생들이 대회에 참가해 적극적으로 우수한 작품을 제출해 업계의 큰 관심을 받았다.
삼성, 레노버, 텔레콤, 차이나 모바일, 차이나 유니콤, 에릭슨, ZTE 등 유명 기업의 연구원들이 참가를 신청했다.
Huawei 경쟁 주제: Smart Distributed Radio Map 구축
많은 일류 대학의 학생들이 팀을 이루어 팀을 구성하는데, 예를 들어 칭화대, 홍콩중문대(심천), 푸단대, 중산대 등 여러 대학의 학생들이 대회에 적극적으로 참가해 우수한 작품을 제출해 업계의 큰 주목을 받았다.
Samsung, Lenovo, Telecom, China Mobile, China Unicom, ZTE, DOCOMO 등과 같은 잘 알려진 회사의 연구원들이 참여하기 위해 서명했습니다.
OPPO 경쟁 주제: 소규모 샘플 조건 장면 적응 및 온라인 업데이트 요구 사항을 위한 무선 AI 디자인
이번 대회에는 국내외 120개 이상의 대학 및 과학 연구 기관에서 온 참가자들이 참가했으며, 예를 들어 중국과학원대학, 북경우편대학, 시안교통대학, 복단대학, 난징대학 등 여러 대학의 학생들이 참가하여 적극적으로 대회에 참가하여 우수한 작품을 제출하여 업계의 큰 주목을 받았다.
차이나 모바일, 차이나 유니콤, 차이나 텔레콤, 화웨이, ZTE, 삼성, 텐센트, 바이두, 알리바바 및 기타 유명 기업의 연구원들이 참여하기로 서명했습니다.
우승팀
특별 게스트, 화웨이 우승팀에게 상 수여
| "스마트 빔 예측 및 모델 마이그레이션" Sety 수상 목록 | |
| 수상명 | 우승팀 |
| 일등 상 |
ECR5G |
| 2 등상 |
X、죄송합니다 |
| 삼등 |
Fresh Clothes Angry Horse Boyhood, debias_world, Shangfen 분대 |
| 우승자 |
Shmily, 지능형 네트워크 최적화, Horizon, Huangdao Cai Wenji, radio8212 |
특별 게스트, 화웨이 우승팀에게 상 수여
| "Smart Beam Prediction and Model Migration" 대회 우승자 명단 |
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| 수상명 |
우승팀 |
| 일등 상 |
FDU-ssc |
| 2 등상 |
hollynb, Shen 형제는 커피와 함께 마늘을 먹습니다. |
| 삼등 |
슈렉, UESTC-CINC, 총총총 |
| 우승자 |
REAL, FDU_Smart Science and Technology, Not So Much Progress, Visual Feast, Asphyxia |
특별 게스트가 OPPO 우승 팀에게 상을 수여합니다.
| "장면 적응을 위한 무선 AI 설계 및 소규모 샘플 조건에 대한 온라인 업데이트 요구 사항" 콘테스트 수상자 목록 |
|
| 수상명 |
우승팀 |
| 일등 상 |
선샤인 보이 |
| 2 등상 |
AI는 어디로 가는가, 하늘에는 야스오가 없을까 |
| 삼등 |
ECR5G, 봉인된 엑조디아, 구스마운틴 검객 |
| 우승자 |
Shell_Zs, LotusLink 오늘은 Re-ID만 배우고 제출하지 말고 그냥 놀아요~ |
전문가 리뷰
Huawei 경쟁 주제: 지능형 빔 예측 및 모델 마이그레이션
무선 Massive-MIMO 기술은 통신 시스템의 용량을 크게 개선했으며, 고주파수 시나리오에서 보다 정확하고 저렴한 지능형 빔포밍은 미래 6G 통신 시스템의 용량을 더 크게 늘리는 데 핵심입니다. 빔 예측 및 마이그레이션의 문제를 분석하여 참가자는 주어진 측정 비용으로 정확한 빔 예측을 달성할 수 있는 다양한 효과적인 알고리즘을 설계했습니다.
데이터 강화, 모델 설계, 모델 마이그레이션, 모델 트레이닝 방법 등의 연구 포인트 에서 시작하여 참가자들은 환경 정보 및 빔 데이터를 분석하고, 기계 학습을 채택하거나 신경망 모델을 설계하고, 정확한 빔 예측을 달성하기 위해 다양한 트레이닝 방법 및 마이그레이션 방법을 고려했습니다 .
참가자가 채택한 기술 솔루션은 기본적으로 Transformer, MAE, xgboost 등과 같은 기존 AI 기술의 주류 신경망 모델 구조와 기계 학습 알고리즘을 다룹니다. 동시에 경쟁 요구 사항에 따라 모델 예측 정확도 지수와 모델 일반화 능력 지수가 결합되었으며 세 가지 작업(빔 예측, 캐리어 주파수 마이그레이션 및 환경 마이그레이션)에서 평균 빔 예측 정확도가 0.9 이상에 도달했습니다.
Huawei 경쟁 주제: Smart Distributed Radio Map 구축
무선 지도의 개념은 스마트 도시 및 스마트 공장과 같은 6G 잠재적 시나리오를 충족하기 위한 무선 통신 시스템의 핵심 도구입니다. 분산 학습 방식을 통해 6G 지능형 네트워크의 핵심 기술을 탐색합니다. 참가자들은 라디오맵의 문제점을 분석하고 다양한 우수 알고리즘 솔루션을 설계하여 지능형 분산 라디오맵 구축을 완료하였다.
모델을 업로드하고 배포할 때 데이터 강화, 모델 설계, 사용자 스케줄링 알고리즘, 신경망 구조, 모델 융합 알고리즘, 희소화 알고리즘 등의 연구 포인트 에서 시작하여 참가자들은 환경과 데이터를 분석하여 사용자 스케줄링 알고리즘과 신경망 모델을 설계하고, 업링크와 다운링크 비용을 동시에 고려하여 라디오 맵 구축을 완성합니다 .
무선 분산 학습 시스템에서 통신 오버헤드(업링크 통신 오버헤드 및 다운링크 통신 오버헤드)의 영향을 효과적으로 제어하면서 훈련 된 모델의 점수(실제 신호 강도의 정규화된 평균 제곱 오차 및 알고리즘 추정 신호 강도)는 모두 20점 이상에 도달했습니다. 그리고 동적 양자화 및 프루닝 드롭아웃과 같은 희소 알고리즘을 통해 업링크/다운링크의 통신 오버헤드가 크게 줄어듭니다.
OPPO 경쟁 주제: 작은 샘플 조건에 대한 장면 적응
온라인 업데이트 요구 사항을 위한 무선 AI 설계
시나리오 기반 및 데이터 기반 무선 AI 솔루션은 고성능 이점을 얻는 동시에 여러 시나리오에서 일반화 문제에 직면합니다.각종 시나리오에 대해 적응 모델을 업데이트하기 위해 높은 데이터 수집 비용과 긴 훈련 시간을 부담해야 합니다.이는 AI 기반 솔루션 배포에 어려움을 제기합니다. 이 논문은 "장면 적응을 위한 무선 AI 설계 및 작은 샘플 조건에 대한 온라인 업데이트 요구 사항"이라는 주제를 목표로 보다 실용적인 대상 시나리오에서 작은 데이터의 한계에서 무선 AI 솔루션의 구축 방법을 탐색합니다.
데이터 전처리/강화, 전이 학습/메타 학습, 모델 복잡성 제어 및 온라인 적응 모델 선택의 관점에서 참가자들은 데이터, 학습, 모델, 응용 및 기타 단계의 최적화를 통해 작은 데이터의 한계에서 무선 AI 솔루션을 위한 일련의 효과적인 온라인 업데이트 및 장면 적응 솔루션을 실현했습니다.
Du Ying이 대회 폐회 연설을 했습니다.
중국 정보 통신 기술 아카데미 모바일 커뮤니케이션 혁신 센터 부국장 Du Ying은 참가 팀과 선수들이 적극적으로 지혜를 발휘하고 다양한 솔루션을 제시했으며 경쟁 질문의 성능과 효율성을 지속적으로 개선하여 교차 통합 기술의 이점을 깊이 반영했다고 지적했습니다. 이러한 경험과 성과는 6G와 AI의 통합 개발을 공동 추진하기 위한 후속 6G 연구 작업에 적용된다.
Du Ying은 6G와 AI 통합에 대한 학술 연구 및 산업 관행이 점점 더 심화되고 있으며 주최측은 계속 열심히 노력하고 지혜와 실천을 모으고 공동으로 6G가 지능형 및 기타 애플리케이션을 위한 효율적인 디지털 기반이 되도록 추진할 것이라고 말했습니다.
대회 기간 동안 DataFountain 빅 데이터 대회 플랫폼(DF 플랫폼이라고 함)은 이 대회에 대한 전체 프로세스 운영 서비스와 기술 지원을 제공하고 6G 및 AI 통합과 같은 기술 분야의 전문 인재 개발을 지속적으로 지원하고 온건한 산업 생태계 구축을 촉진했습니다.
앞으로 DF 플랫폼은 더 많은 정부, 기업, 대학 및 연구 기관과 협력하여 "빅 데이터 +" 및 "인공 지능 +"와 관련된 더 많은 경쟁 및 탐색을 수행하고 국내외 최고의 디지털 지능 기술 및 인재를 선택하고 우리나라의 디지털 건설 및 디지털 경제 발전에 추가 지원을 추가하기를 기대합니다.