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图片神经网络挑战:网络AI/ML教育的全球竞争

在过去的十年中,机器学习(ML)日益成为计算机网络领域的热门话题,并有望在现实世界的部署中逐步被用于大量的控制、监控和管理任务。这就需要依靠新一代的学生、研究人员和实践者,他们具有应用于网络的ML的坚实背景。2020年期间,国际电信联盟(ITU)组织了“国际电联5G AI/ML挑战”,这是一场公开的全球竞赛,向广大观众介绍了当前网络ML方面的一些主要挑战。这一大规模倡议汇集了网络运营商、设备制造商和学术界提出的23项不同挑战,吸引了来自60多个国家的1300多名参与者。本文叙述了我们组织提出的挑战之一:“2020图神经网络挑战”的经验。我们描述了向参与者提出的问题,提供的工具和资源,一些组织方面和参与的统计数据,排名前三的获奖解决方案的概要,并总结了在整个过程中所学到的一些经验教训。因此,这一挑战为任何对该主题感兴趣的人提供了一套精心策划的教育资源。

The Graph Neural Networking Challenge: A Worldwide Competition for Education in AI/ML for Networks

During the last decade, Machine Learning (ML) has increasingly become a hot topic in the field of Computer Networks and is expected to be gradually adopted for a plethora of control, monitoring and management tasks in real-world deployments. This poses the need to count on new generations of students, researchers and practitioners with a solid background in ML applied to networks. During 2020, the International Telecommunication Union (ITU) has organized the “ITU AI/ML in 5G challenge”, an open global competition that has introduced to a broad audience some of the current main challenges in ML for networks. This large-scale initiative has gathered 23 different challenges proposed by network operators, equipment manufacturers and academia, and has attracted a total of 1300+ participants from 60+ countries. This paper narrates our experience organizing one of the proposed challenges: the “Graph Neural Networking Challenge 2020”. We describe the problem presented to participants, the tools and resources provided, some organization aspects and participation statistics, an outline of the top-3 awarded solutions, and a summary with some lessons learned during all this journey. As a result, this challenge leaves a curated set of educational resources openly available to anyone interested in the topic.

原文链接:https://arxiv.org/pdf/2107.12433.pdf

原文作者:José Suárez-Varela, Miquel Ferriol-Galmés, Albert López, Paul Almasan, Guillermo Bernárdez

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