7月6日至16日，国际电信联盟第20研究组(ITU SG20)全体会员会议召开。由我校电信学院肖泳教授、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(ITU-T)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。与传统数据集中式机器学习方法不同，该技术可保证多个数据拥有方之间在不泄露本地数据及相关信息的前提下，仅通过交换不泄露隐私的中间结果实现联合建模。由于在打破数据孤岛、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(ITU)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ITU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。

近年来，我校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、中国移动、中国联通、中国电信、中兴通讯在内的多个成员建立了密切合作关系。

受全球疫情影响，2020年度国际电信联盟第20研究组(ITU-T SG20)全体会议调整为线上召开，包括来自中国、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个国家成员体的190余名专家参加了本次在线会议。