拓宽视野 激发灵感 | 我院复杂系统智能韧控团队获邀参加国际宇航大会
2023年10月2日，第74届国际宇航大会（International Astronautical Congress，IAC）在阿塞拜疆首都巴库顺利开幕，该会议是由国际宇航联合会（IAF）成员举办的年度会议，创建于1951年，是航天领域级别较高的会议之一，旨在促进全世界科学家之间的对话，支持在所有航天相关活动领域开展国际合作，其拥有来自62个国家的246名成员，包括航天机构、公司、社会团体、协会和学会等主要成员。会议以“全球性挑战和机遇：给航天一个机会”为主题，历时5天，吸引了来自100多个国家的5000余名专家学者出席，全球各地的航空航天专家、学者以及业内人士云集一堂，围绕航天科技发展与空间探索进行讨论和交流。我院复杂系统智能韧控团队张涛教授和罗宗富副教授带领博士研究生李昌镐和硕士研究生邹一苇组成代表团，受邀赴巴库参加此次会议。
IAC-2023会议议程
大会包含各类会议、展览、展示等300余场活动。参加大会的中国航天展团包括中国国家航天局、中国航天科技集团、中国航天科工集团等国内相关机构、企业、高校以及公司，展位面积超过400平方米，集中展示多项我国航天领域发展成就并举办多场学术交流活动。
IAC展厅中的中国展区
学术交流会现场氛围热烈，与会专家与学者就月球探测站建设、小行星防御系统、空间站部署、空间碎片处理、卫星资源利用等热点难点问题进行了积极讨论与交流。
学院博士生李昌镐作《Adaptive Task Scheduling Method for Satellite Edge Computing Based on Deep Reinforcement Learning》论文报告
我院博士生李昌镐介绍了移动边缘计算在低轨卫星星座上的应用前景，针对卫星边缘节点的负载不确定情况下，如何减小任务时延，提升任务请求接收率，最大化任务长期总收益问题，提出一种分布式深度强化学习算法，通过Dueling DQN训练生成每个卫星设备的策略，使其在其他卫星的决策方案未知条件下自主进行任务卸载与调度。
通过分享在卫星边缘网络架构下任务处理与资源利用方面的研究成果，表明深度强化学习等人工智能方法在解决相关问题上的有效性。
学院硕士生邹一苇作《Identifying key nodes of mega LEO satellite network based on node embedding and machine learning》论文报告
我院硕士生邹一苇就巨型LEO卫星网络关键节点识别问题进行了报告。该研究主要从复杂网络的视角出发，研究日益紧迫的低轨巨型星座碰撞预警问题，针对该问题首先将低轨巨型星座抽象为星座网络，其次提出基于图嵌入方法和神经网络模型近似计算网络中节点的中心性指标，并利用相关的中心性指标对星座网络进行分析，辨识卫星网络中的关键卫星节点，为空间交通管理提供有价值的参考。
参会报告期间，团队成员有幸遇见中国探月工程总设计师于登云院士，并进行了友好交流，深刻地体会到了于院士认真严谨的治学态度和求真务实的科学精神。
李昌镐和邹一苇两位同学与于登云院士合影
复杂智能韧控团队张涛教授表示，这次大会对于老师和同学们来说是一次难得的国际交流与学习机会。通过与各国专家的交流，他对世界航天强国的最新进展有了全面了解，对我国未来航天事业发展有了更清晰的思路。罗宗富副教授表示，大会现场的航空航天技术与理念对他产生了很大启发。特别是低轨卫星星座建设与应用方面，其他国家提供了很多先进经验，这有助于我们培养具有国际视野的青年人才，使中国未来航天事业蓬勃发展，并且团队将继续加强国际交流于合作，为航天强国建设贡献力量。
复杂智能韧控团队与会师生合影
此次国际交流活动使我院师生在专业领域受益匪浅，开阔了研究视野，激发了学术灵感，增加了科研热情。学院将继续鼓励参与国际交流项目，支持学生参与国际学术会议，促进前沿成果交流互通，不断提高研究生培养质量。
附学院被IAC录用论文情况：
Adaptive Task Scheduling Method for Satellite Edge Computing Based on Deep Reinforcement Learning（基于深度强化学习的卫星边缘计算自适应任务调度方法）
Identifying key nodes of mega LEO satellite network based on node embedding and machine learning（基于节点嵌入和机器学习的超大LEO卫星网络关键节点识别）
