Ming Xiao

Ming Xiaos forskning syftar till att utveckla teorier och metoder för effektiv överföring och analys av information över nätverk såsom 5G/6G och Internet, vilka är avgörande för dagens samhälle. Utöver utmaningar i svåra miljöer kompliceras pålitlig överföring av kravet på högre datahastigheter och snabbare svarstider i nya applikationer såsom 3D-video, smarta fabriker och självkörande fordon. I nätverksbaserade maskininlärningssystem (i t.ex. system med stora språkmodeller) försvåras problemet ytterligare av ökad datamängd och fler databehandlande enheter, med problem såsom långsamma svar, säkerhetsrisker och höga kommunikationskostnader.

För att möta dessa utmaningar har Xiao och hans team fokuserat på att använda högfrekventa band till att öka datahastigheten och minska fördröjningen i nätverket. De har även utforskat felkontroll och nätverkskodning för motverkning av överföringsfel och förbättring av mottagligheten hos inlärningsenheter. Vidare har de utvecklat distribuerade maskininlärningsalgoritmer för att snabba upp inlärningsprocessen och säkra inlärningsprocessen. Genom dessa insatser strävar Xiaos team efter att göra informationsöverföring snabbare och mer tillförlitlig, samt nätverksbaserat lärande mer effektivt och säkert, vilket förenklar och skyddar dataanvändning i vår alltmer uppkopplade värld.