开源系列讲座 | OpenNetLab：构建可持续的网络研究生态系统
2020 年 12 月 18 日，微软亚洲研究院宣布联合多所亚洲地区高校成立 OpenNetLab 开放网络平台联盟，通过为研究人员提供通用的分布式网络测试平台以及真实的网络评测数据集，推动人工智能在网络研究中的应用与发展，构建健康、可持续的网络研究生态系统。
AI 在视觉、语音、自然语言等领域的应用如火如荼，上层不断发展变化的各种应用，需要底层网络架构的稳固支撑才能得以实现。然而，AI 技术在网络领域的应用面临诸多挑战。
一方面，网络 AI 模型的训练和验证需要大量的数据，但研究人员获取大规模真实网络数据具有较大难度；另一方面，由于网络结构的多样性，以及网络设备、连接方式的异构性，一次性离线训练的模型对提高网络模型在不同场景下的适用性远远不够，而适合于此的强化学习模型对训练环境和场景要求很高。
OpenNetLab 的诞生正是为了应对这些挑战，可以为研究人员提供基于现实网络的真实数据，并能实地训练和验证网络模型。OpenNetLab 开放网络平台通过构建分布式节点收集不同区域、形态、场景的网络数据。现阶段，微软亚洲研究院计划与合作高校一起在亚洲范围内建设 40 多个分布式异构节点。
微软亚洲研究院院长周礼栋博士表示，“网络本身的分布式架构决定了以数据为中心’的网络新范式的研究不可能单点进行，需要大家齐心协力、共建平台、共享数据，这样才能更好地利用人工智能提升网络研究水平。”
OpenNetLab 开放网络平台联盟面向网络、多媒体、人工智能等多领域的科研组织和研究人员开放，欢迎更多志同道合的科研工作者加入，一起推动网络研究的发展。
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“微软亚洲研究院开源项目系列讲座”第一季第四期将介绍 OpenNetLab 平台概况及现有建设进展，欢迎准时进入直播间！
直播时间：2021 年 8 月 18 日 15:00-16:00
直播地址：B 站账号“微软中国视频中心”直播间
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报告主题：OpenNetLab：下一代开放网络研究社区
报告内容：
如何挖掘 AI 技术的潜力来提升网络领域的研究，是目前学术界和工业界共同关注的焦点。为解决网络 AI 模型训练数据不足、场景要求高的现实局限，OpenNetLab 开放网络平台通过构建分布式节点收集不同区域、形态、场景的网络数据，为研究人员提供基于现实网络的真实数据，并能实地训练和验证网络模型。OpenNetLab 开放网络平台欢迎高校师生、领域爱好者等更多志同道合者加入，共同建设推动网络研究发展。
牛治雄
微软亚洲研究院主管研究员
牛治雄是微软亚洲研究院的主管研究员，他于 2019 年在香港城市大学计算机科学系取得博士学位，在此之前，他分别于 2012 年和 2014 年在大连海事大学网络工程专业和香港大学计算机科学系获得学士和硕士学位，他于 2019 年初加入微软亚洲研究院，目前从事以数据驱动的广域网和数据中心网络的研究。
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微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）位于北京市海淀区中关村丹棱街5号微软大厦2号楼12-14层，是微软研究院之一，也是微軟在海外最大的研究院及微软在亚洲的第一個研究院，2004年被麻省理工学院《技术评论》称为“世界上最火的计算机实验室”。经过多年的发展，微软亚洲研究院拥有超过230名全职研究员、工程师与超过250名访问学者与实习生。
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