爱立信研究员Mengya Wu，研究如何更好地自动驾驶
Mengya Wu正在通过他在卡尔顿大学的爱立信奖学金研究多访问边缘计算可以更好地支持自动驾驶的互联智能的方法。
云计算每天都在越来越多的解决方案中得到应用，并提供了托管应用程序、Web 服务或企业应用程序的能力。然而，当计算服务器和大容量数据源在地理上相距遥远时，云计算的架构就会受到挑战。当需要实时执行计算但无法实时传输数据时，该架构就失败了。这就是边缘计算的用武之地。边缘计算是一种分布式计算框架，它使应用程序更接近数据源以提高响应时间。
Wu喜欢自动驾驶的互联智能方面，并希望弄清楚如何最好地实施边缘计算。“我着眼于先进的网络基础设施和功能，以协助自动驾驶。研究、通信和计算是一体的，”Wu说。“有时，如果自动驾驶汽车的计算资源有限，但他们想做一些物体检测或复杂的计算，他们可以将任务发送到边缘计算资源。可以把它想象成一个连接到基站的小型服务器。”
Wu 解释说，自动驾驶汽车本身的计算能力有限，因此需要卸载计算，因此需要将计算任务发送到另一个具有更好计算机资源的位置，这将涉及边缘计算。除了提供计算卸载之外，5G 及超越多接入边缘计算在支持和彻底改变自动驾驶汽车的集体学习方面发挥着至关重要的作用。
“就像我们人类相互分享知识一样，自动驾驶汽车也可以在先进的网络基础设施的帮助下做到这一点，”Wu说。“当自动驾驶汽车遇到新的驾驶场景时，它们可以收集数据、提取信息，并将学习结果分享给他人。为了协调这样的学习方案，我们需要将计算、缓存和安全作为一种集成服务，在自动驾驶汽车附近运行。这正是多访问边缘计算的作用。”
最近，Wu 撰写了一篇题为“ Intelligence Networking for Autonomous Driving in Beyond 5G Networks with Multi-access Edge Computing ”的论文已被IEEE Transactions on Vehicular Technology接受发表。本文提出的智能网络框架支持自动驾驶汽车的集体学习并近乎实时地适应环境变化。
Richard Yu是卡尔顿信息技术学院和系统与计算机工程系的交叉任命教授。他和系统与计算机工程教授Peter Liu也是吴教授的学术导师。于教授表示：“在爱立信的支持下，Wu正致力于与 5G/6G 蜂窝网络、边缘计算和互联智能相关的前沿研究。我们非常感谢爱立信的大力支持。”
Wu 是卡尔顿大学爱立信研究员的六名研究生之一，这是一个独特的人才培养计划，源于爱立信-卡尔顿大学无线网络研究和领导力合作伙伴关系。Wu和其他研究员在研究生学习期间没有担任助教，而是得到支持，专注于他们开创性的无线通信研究，并从他们的学术导师和爱立信专业人士那里获得意见。
Wu 在 Carleton 完成了他的工程学士学位，并在他的本科课程中完成了两次合作实习。第一个是在 Irdeto Ottawa 担任测试自动化开发人员四个月。随后，他在爱立信渥太华进行了为期 14 个月的合作实习，担任室内无线电软件开发人员。2020 年 9 月，吴开始获得应用科学硕士学位以及他的爱立信奖学金。在完成一年的硕士课程后，他选择了加速途径，并申请了计算机工程博士课程，他被录取并正在攻读该课程。
希望在未来三年内完成博士学位，Wu的未来职业目标是继续进行研究。“我想做有用的研究，为了实现这个目标，我可以尝试成为一名大学教授，或者我可以直接在爱立信工作，从事工业研究，”Wu说。
爱立信奖学金
在这个享有盛誉的奖学金计划中，Carleton 的研究生与爱立信专家一起在最先进的设施中进行实践研究，确保学生掌握当今电信行业急需的技能。
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