Совместный научный семинар научной лаборатории Интернета вещей и киберфизических систем и научно-учебной группы Интернета вещей

02 февраля (пятница) 2018 года в 18:00 в здании МИЭМ НИУ ВШЭ по адресу ул.Таллинская 34, ауд. 210 состоялся совместный научный семинар научной лаборатории Интернета вещей и киберфизических систем и научно-учебной группы Интернета вещей

Тематика совместного научного семинара научной лаборатории "Интернета вещей и киберфизических систем" и научно-учебной группы Интернета вещей соответствует тематике современных научно-исследовательских и инженерных разработок в области Интернета вещей, киберфизических систем, беспроводной связи как в России, так и в мире. На каждом научном семинаре происходят выступления сотрудников лаборатории и приглашенных специалистов, отчеты о проделанной работе, обсуждение перспектив по направлениям исследований лаборатории. 

В рамках семинара выступили:

• Александр Ометов с докладом “О роли прямых соединений с использованием сотового содействия в сетях следующего поколения 5G”.

Рассмотрено развитие современных беспроводных сетей подошло к логическому витку перехода от сетей сегодняшнего дня к грядущему поколению 5G. Этот шаг должен принести поддержку большего количества новых сценариев использования, высокую скорость передачи, низкую задержку, надежное функционирования критических соединений, поддержку высокого числа узлов, и многие другие преимущества. Одним из направлений, обеспечивающих развитие 5G, являются прямые соединение с использованием сотового содействия (D2D). Данные соединения представляют собой распределенную сеть, где связь между узлами осуществляется под контролем централизованного узла, например, сотовой сети. На данном семинаре будет рассказано о проблематике, перспективах и преимуществах интеграции и использования D2D соединений

• Евгений Поляков, эксперт научной лаборатории Интернета вещей и киберфизических систем НИУ ВШЭ с докладом “Методы машинного обучения и анализа социальных сетей для сегментации D2D пользователей”.

Социальные сети рассмотрены не только как обширное средство для различного рода взаимодействий людей между собой, но и как площадка для исследований, что позволяет наиболее выгодным образом развивать новые технологии максимально адаптированные под каждого конкретного пользователя. Изучая социальные явления, происходящие в мире людей можно делать удивительные выводы, а также максимально точно прогнозировать будущие желания пользователей, тем самым упрощая повседневную жизнь. Социальные взаимодействия людей могут быть перенесены в другие технологии, например D2D, которые подобным образом представляют собой объединения локальных устройств в группы, с которыми можно взаимодействовать по тем же принципам по которым взаимодействуют люди в традиционных социальных сетях.
В данном рассмотрены способы для анализа социальных сетей, выявления определенных закономерностей и так же методы машинного обучения позволяющие разделять пользователей на группы, для дальнейшего использования в сетях D2D.