Скоро ли 5G станет повседневной реальностью и как не опоздать в 6G-будущее? Где в наши дни уже применяют пятое поколение беспроводной связи и как скоро она эволюционирует? Какие области исследований могут быть интересны молодому ученому и какие исследования мирового уровня проводит Сколтех?

На лекции профессора Сколтеха ответят на все вопросы. Дмитрий Лаконцев расскажет, почему ближайшие пять лет станут революционными для телекоммуникационной сферы, а Алексей Фролов объяснит, как машинное обучение позволяет улучшить существующие алгоритмы приема сигналов в системах 5G.

И главное: мы поговорим о магистратуре и аспирантуре Сколтеха — поступлении, отборе, учебе и перспективах для молодых специалистов.

На лекции лекции вы узнаете:

- как создавалась мобильная связь и почему 5G на данный момент считается вершиной эволюции

- существуют ли сети 5G, которые созданы в России, и если да, то работают ли они

- что не так в телекоммуникационном бизнесе и какое мировое антиолигопольное движение набирает силы

- какие исследования сегодня определят вид беспроводных технологий в 2025 и 2030

- где во всем этом разобраться: какие программы есть у Сколтеха и как поступить туда на бесплатное обучение

Спикеры лектория

Дмитрий Лаконцев — профессор, руководитель Проектного центра беспроводной связи Сколтеха и Центра компетенций НТИ на базе Сколтеха по технологиям беспроводной связи и интернета вещей. Выпускник МФТИ. В 2007 году получил степень кандидата наук в области беспроводных сетей в Институте проблем передачи информации А. А. Харкевича (ИППИ РАН). Эксперт в области телекоммуникационных систем и беспроводных технологий.

Алексей Фролов — профессор Сколтеха, выпускник МГТУ им. Н. Э. Баумана, доктор физико-математических наук. Занимается исследованиями в области теории информации и телекоммуникаций. За последние пять лет являлся руководителем восьми проектов по исследованию и разработке помехоустойчивых кодов для систем беспроводной и оптической связи в компании Huawei. В Сколтехе Алексей ведет исследования на стыке теории информации, телекоммуникаций и машинного обучения, в частности, разрабатывает методы декодирования помехоустойчивых кодов из стандарта 5G, используя deep learning, и исследует методы случайного множественного доступа для IoT.