워크숍 / 워크숍 · QAI-SAGIN
자율 우주·공중·지상 통합 네트워크(SAGIN) 및 비지상 네트워크를 위한 양자 영감 인공지능
워크숍 소개
차세대 무선 인프라는 더 이상 동질적인 지상 네트워크가 아닙니다. 새롭게 떠오르는 우주·공중·지상 통합 네트워크(SAGIN) 패러다임은 저궤도(LEO) 위성군, 고고도 플랫폼, UAV 군집, 지상 셀을 하나의 프로그래머블 인프라로 통합하며, 비지상 네트워크(NTN)는 3GPP 표준의 정식 구성 요소가 되었습니다.
이 영역에서 고전적 머신러닝은 데이터 부족, 신뢰하기 어려운 기울기, NP-난해 최적화 문제로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 양자 영감 진화 계산, 텐서 네트워크, 양자–고전 하이브리드 신경망 아키텍처 등 양자 영감 방법은 상호 보완적인 도구를 제공합니다. 본 워크숍은 양자 영감 AI를 자율 SAGIN과 NTN에 통합하는 방안을 정립하고 논의하며 발전시키는 장입니다.
관심 주제
관심 주제는 다음을 포함하며 이에 국한되지 않습니다:
양자 영감 학습 및 최적화
- 네트워크 자원 할당을 위한 양자 영감 진화 계산
- 양자 영감 텐서 네트워크와 행렬곱 상태 모델
- 시공간 트래픽의 압축 표현을 위한 진폭/위상 인코딩
- 양자–고전 하이브리드 신경망 아키텍처(변분 회로, QNN, QCNN)
- 양자 영감 매개변수화를 적용한 MLP 이후 아키텍처(KAN)
자율 SAGIN 및 NTN
- LEO 위성 핸드오버 예측과 빔 관리
- UAV 군집 궤적 계획과 에너지 인지형 협조
- NTN 엣지에서의 통신–컴퓨팅 공동 오프로딩
- 우주·공중·지상 계층 전반의 네트워크 슬라이싱과 오케스트레이션
- 다중 궤도 위성군의 디지털 트윈
- 대역폭이 부족한 링크를 위한 시맨틱 통신 및 목표 지향 통신
SAGIN을 위한 신뢰할 수 있고 안전한 양자 영감 AI
- 간헐적인 위성/UAV 링크를 통한 연합 학습 및 분할 학습
- QKD 및 양자내성암호로 보호되는 학습 파이프라인
- 위성 및 DPU 탑재 엣지 노드에서의 침입 탐지
- 안전 필수 시나리오에서 양자 영감 모델의 강건성, 공정성, 설명 가능성
벤치마크, 데이터셋 및 도구
- SAGIN 트래픽, 위성 채널, UAV 텔레메트리 공개 데이터셋
- 재현 가능한 시뮬레이션 프레임워크
- 비정상 조건에서 양자 영감 AI의 평가 방법론
워크숍 조직위원
- Dr. Minh Tuan PhamUniversity of Science and Technology (DUT-UDN), Vietnam
- Dr. Phuc Hao DoDanang Architecture University (DAU), Vietnam
- Dr. Nang Hung Van NguyenUniversity of Science and Technology (DUT-UDN), Vietnam