12月6日，应我院邀请，武汉科技大学鲁剑锋教授为我院师生作题为《当博弈论遇见联邦学习：面向效率与公平均衡的激励设计》的学术报告。报告由学院院长袁培燕教授主持，学院相关研究方向教师及研究生代表参加了本次报告。
报告中，鲁剑锋教授从物联网与群智感知的计算范式演进切入，系统阐述了联邦学习在解决数据孤岛、隐私保护与协同学习方面的核心价值。他结合自身长期在博弈论与联邦学习交叉领域的研究实践，重点分享了其在众包竞争困境建模、服务交换激励设计、在线联邦学习机制、任务分配公平性优化等方面的系列创新成果。鲁老师通过生动的案例与严谨的模型推演，深入剖析了如何通过契约设计、声誉机制、动态定价等方法，在联邦学习环境中实现参与方激励、效率提升与公平保障之间的平衡。
在交流互动环节，与会师生围绕“联邦学习与群智感知的范式关联”、“不完全信息下的客户端行为激励”、“产学研合作与研究方向选择”等问题踊跃提问。鲁剑锋教授结合自身丰富的科研与项目指导经验，逐一进行了深入细致的解答，并鼓励青年教师和同学们勇于探索交叉学科前沿，面向国家重大需求与行业真实问题开展研究。现场学术氛围浓厚，交流热烈。
本次报告内容前沿、视角独特，深度融合了博弈论、优化理论与人工智能技术，有效拓宽了我院师生的学术视野，并为相关领域的研究提供了宝贵的理论参考与实践启示。
专家介绍：
鲁剑锋，武汉科技大学教授&博导、湖北省“楚天学者”特聘教授、浙江省杰青、CCF物联网/普适计算专委会执行委员、国家重点研发计划“物联网与智慧城市”重点专项答辩评审专家等。主要研究兴趣涵盖边缘智能、联邦学习、群智计算等，在JSAC、TON、TMC、TIFS、TDSC、TSC、AAAI、IJCAI、INFOCOM、SIGIR、WWW等CCF-A类国际顶级期刊与会议上发表论文20余篇，并在IEEE/ACM Transactions/Journal系列等国际权威期刊上发表论文30余篇。主持国家自然科学基金4项、省部级课题7项。
（计算机与信息工程学院 赵俊红）