近日，西南交通大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院戴元順教授團隊阿勒拉哈副教授題為“Empowering Generative AI through Mobile Edge Computing”的論文在《Nature Reviews Electrical Engineering》發(fā)表。據悉，該期刊為《Nature》旗下子刊，期刊內容涵蓋電力、電子、智能電網(wǎng)、控制系統、電子通信、可穿戴設備及自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

該篇論文以西南交通大學(xué)為第一署名單位，阿勒拉哈為第一作者,電子科技大學(xué)陳大江教授為共同通訊作者，其他合作作者分別是來(lái)自加拿大溫莎大學(xué)(University of Windsor)的 Ning Zhang 教授和美國得克薩斯A&M大學(xué)（Texas A&M University-Corpus Christi）的Scott King教授。

據了解，該論文闡述了生成式人工智能（Generative AI，簡(jiǎn)稱(chēng)GenAI）與邊緣智能結合帶來(lái)的前景與面臨的挑戰,以及相應的智能化解決方案。生成式人工智能已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的多個(gè)領(lǐng)域，如制造業(yè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、醫療、教育和工作輔助等，帶來(lái)了深刻的變革。然而，計算密集型和高度復雜的生成式人工智能模型的普及對服務(wù)器和核心網(wǎng)絡(luò )容量提出了重大挑戰。生成式人工智能需要高度依賴(lài)移動(dòng)邊緣計算（MEC）才能將相應的應用拓展到各個(gè)領(lǐng)域，才能夠滲透到我們生活各個(gè)方面的應用。該論文闡述了邊緣設備上GenAI應用的潛力，突顯其可能徹底改變我們日常生活的能力，深入探討了邊緣設備上部署生成式人工智能所面臨的挑戰，并提出了有效解決這些障礙的可能方案。提出了一種新型的智能MEC范式，該范式能夠減少響應延遲，提高效率，加強安全性和隱私保護，并節約能源，為不同GenAI模型的可持續和高效應用的拓展和落地提供了基礎。（王李科）

供圖：西南交通大學(xué)