近日，在国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）第20研究组（ITU SG20）全体会员会议上，由华中科技大学电信学院肖泳教授、葛晓虎教授和邱才明教授牵头，联合中国信科、中兴通讯、中国联通和中国移动向国际电信联盟提交的国际标准提案《面向物联网和智慧城市/社区的联邦机器学习需求及参考架构》（“Requirements and Reference Architecture of IoT and Smart City & Community Service based on Federated Machine Learning”）获得批准正式立项。该标准提案是全◇球首个面向物联网与智慧城市的联邦学习参考架构。
联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的分布式人工智能基础技术，可在︼多个本地数据集之间实现协同的机器学习模型训练。由于在数据隐私保护、协同模型训练与提高通♂信效率等方面的巨大潜力，在基本概念提出后获得了包括学术界和工业界的高度ζ 重视。联邦学习的巨大潜力将可为下一代物联网及智慧城市中可能出现的新兴∩智慧应用与相关服务提供强大动力。本次国际电信联盟获批立项的面向物联网与智慧城市的联邦学习参考架构将有望进一步推动Ψ包括联邦学习在内的分布≡式机器学习理论和方法在电信网络及相关领域的应用和普及。
国际电信联盟▅成立于1865年，是联合国下属主管信息通信技术事务的重要国际标准制定和推动组织，主要负责全↘球无线电频谱和卫星轨道划分，制定技术标准以确保实现网络和技术的无▓缝互连，并且努力向全球服务欠缺社区推广信息通信技术。自成立以来已经吸引了193个成员国以∞及包括各公司、大学和相关国际组织以及区域性组织在内的约「900个成员，在推动全球信息技术发展和通信标准统一化方面发挥了重要作用。受疫情影响，2020年度国→际电信联盟第20研究组全体会议在线上召开，来自中国、美国、英国、加拿大、日本、韩国、巴西、沙特阿拉伯←、阿联酋、俄罗斯等30个国家的190余名专家参加了会议。
近年来，华中科技大学积极参与国际电信联盟的标准制定和推广工作▅，目前已有多个标准提案获批立∏项，并与中国信科、中兴通讯、中国移动、中国联通、中国电信在内的多个成员建立了密切合作关系Ψ。
