【本站讯】近日，挪威奥斯陆大学信息工程学院张彦教授做客黄岛讲坛第68期，为师生作题为“数字孪生边缘网络中的机器学习”的线上学术报告。

张彦认为，数字孪生作为一种有效的信息表示技术，能够有力支持国家数字化发展战略，在产业界和学术界得到同步快速发展。以健康码和特斯拉自动驾驶为例，数字孪生技术日益深入地改变着我们的生活。

张彦从多个角度对数字孪生技术进行了剖析。数字孪生存在两个空间：物理空间和数字空间；存在三个元素：数据、模型和软件，并指出软件定义一切成为未来的发展趋势；存在四大需求：实时需求、精确映射、容错能力和隐私安全；存在五个层次：物理层、数据层、模型层、功能层和应用层。其中，四大需求是实现大规模数字孪生的关键，针对该问题，张彦带领团队提出了数字孪生边缘网络（Digital Twin Edge Networks）的概念，将用户层、边缘层和孪生网络统一，实现了用户在虚拟空间中的信息共享与合作。

从数字孪生边缘网络的实现出发，张彦详细阐述了数字孪生边缘网络的构建与应用的相关问题，开拓了师生的研究视野。

张彦认为，基于联邦学习的数字孪生模型是实时更新的，高效的处理模式至关重要。为此，他提出基于联邦学习的数字孪生交互模式，其存在数据安全共享、模型联合学习的优势，可以最大化相似终端的利益。此外，他还提出一系列计算资源分配、通讯效率优化的方法，实现数字孪生模型的动态学习。关于多智能体深度强化学习的边缘联合，张彦考虑到当用户发生移动时，边缘服务器也需要相应地移动，为此应该有针对性地进行迁移，实现数字孪生对应的智能体的动态适应。

针对数字孪生的四大需求，张彦从理论到实践做了系统性的、前瞻性的研究，开拓了数字孪生边缘网络新方向，促进了数字孪生与联邦学习、强化学习、迁移学习、区块链等技术的融合，提升了社会数字化的应用能力，具有突出的学术价值和社会价值。

目前，数字孪生在文博方面已经有了良好的应用实践，如三星堆考古发掘过程运用数字孪生技术，实现发掘过程的实景存档；国外的卢浮宫、大都会艺术博物馆等也都接入了数字孪生系统，实现沉浸式在线游览。未来，数字孪生技术将在电力、医疗等诸多领域得到应用，进一步提升社会数字化水平。

报告结束后，在座师生踊跃发言，积极提问。张彦与师生进行了热烈讨论，就数字孪生、区块链等方面的提问作出详细解答，介绍了相关研究焦点问题的最新风向。

张彦，挪威奥斯陆大学信息工程学院教授、欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士、IEEE Fellow、IET Fellow，2018-2021连续四年入选全球“高被引科学家”计算机科学和电子领域全球TOP 1000顶尖科学家榜单。主要研究方向为新一代无线通信网络和智能安全物联网，相关领域研究成果被引用3.1万次，H因子93。IEEE绿色通信与计算技术委员会主席、通信学会杰出讲师、车载技术学会杰出讲师，CCF高级会员、区块链专委会委员、2019年杰出演讲者，10个IEEE Transactions/Magazine期刊编委。