Tối ưu hóa Graph Neural Networks (GNN) cho Mạng Lưới Cảm Biến: Phân Tích Nút, Phát Hiện Lỗi và Tối Ưu Định Tuyến
Kiến thức IoT tích hợp AI
Kiến thức IoT tích hợp AI
Kiến trúc Mạng Nơ-ron Giao dịch (Transactional Neural Networks) cho IoT Tài chính: Xác thực, Phát hiện Gian lận và Đảm bảo Determinism Cao
Thiết kế Mạng Nơ-ron Xuyên suốt (End-to-End Neural Network) cho Xử lý Dữ liệu IoT: Từ Cảm Biến Thô đến Decision Output
Học Tập Chuyển Giao (Transfer Learning) cho IoT: Tinh Chỉnh Mô Hình trên Thiết Bị Biên – Freezing Layers và Tối Ưu Bộ Nhớ
Bảo mật dữ liệu Federated Learning: Chống Inference Attack bằng Differential Privacy và Homomorphic Encryption
Học Tập Liên Kết (Federated Learning – FL) trong IoT Phi Đồng Nhất: Thách Thức Độ Trễ – Băng Thông và Tối Ưu Hóa Aggregation Giảm Mất Mát Dữ Liệu
Tối ưu hóa RL cho Robot IoT: Quản lý Năng lượng qua Điều chỉnh Tốc độ Motor và Chu kỳ Cảm biến
Thiết kế Mixed-Signal Processing cho Cảm biến AI: Tích hợp ADC, DAC, Lõi AI – Giảm nhiễu và độ trễ Analog-Digital
Kỹ Thuật Đánh Giá Chi Phí Năng Lượng (Energy Cost) Từng Lớp Neuron: Đo Lường Tiêu Thụ Điện (Amperes) MAC Unit Trên Chip AI
Phân tích Sâu Memory Error Handling trong Edge AI: ECC cho SRAM/DRAM, Giảm Tác Động Lỗi Bit Đơn
Tối ưu hóa Dataflow Programming cho Kiến trúc Chip AI: Apache TVM, XLA – Ánh xạ mô hình, tối đa hóa đơn vị tính toán
Vai trò eFPGA (Embedded FPGA) trong Tăng tốc AI Tùy chỉnh: Reconfigurability và Custom Layers
Thiết kế Mạch Bảo vệ Điện áp và Tản nhiệt cho Bộ nguồn AI Edge: Voltage Regulator Chính xác, Quản lý Nhiệt MOSFET – Tụ điện
Tối ưu Học tập từ xa (Remote Learning): Lượng tử hóa OTA và MQTT
Phân Tích Chiplet và Kết Nối Quang Tử (Optical Interconnect) cho HPC/AI: Giảm Suy Hao Tín Hiệu, Tăng Băng Thông
Tối ưu HAL cho Chip AI Đa Dạng: API Đồng Nhất (GPU, DSP, NPU), Giảm Porting Firmware
Kỹ thuật Giám sát Sức khỏe Thiết bị (Device Health Monitoring) bằng Mô hình Dự đoán Hỏng hóc từ Telemetry (Nhiệt độ, Điện áp, Tải CPU)
Thiết kế ADC Tốc Độ Cao Cho Cảm Biến AI: Tác Động Sampling Rate Đến Độ Chính Xác Mô Hình Và Giảm Nhiễu
Vai trò RTOS trong Quản lý Bộ nhớ – CPU cho Tác vụ AI: Priority Scheduling và Phân chia Không gian Bộ nhớ An toàn
Phân tích Trade-offs Latency – Durability: Độ bền PCB, Chipset Thiết bị AI dưới Chu kỳ Nhiệt/Điện Cao
Kỹ thuật Xử lý Băng thông Rộng (Broadband Processing) RF bằng AI: CNN Spectrum Sensing, Quản lý Nhiễu – Bảo mật Mạng
Thiết kế Cơ sở Dữ liệu Edge Tối ưu cho Học máy: Time-Series Databases với Nén Dữ liệu, Partitioning và Truy vấn Dự đoán
Phân tích TDP Mô hình Lượng tử hóa: Giảm công suất FP32 sang INT8 trên cùng Chipset – Thách thức hiệu chuẩn điện
Tối ưu Buffer Management Luồng Dữ liệu Cảm biến AI: Circular Buffer Hiệu quả – Giảm Data Copying
