Mérouane Debbah教授经常在通信和人工智能领域的国际活动上发表主旨演讲,其研究领域涉及基础数学、算法、统计学、信息和通信科学,特别关注随机矩阵理论和学习算法。在通信领域,Mérouane Debbah教授着重于4G、大规模MIMO(5G)和大型智能表面(6G)技术发展。在人工智能领域,他以在大型语言模型、用于网络和语义通信的分布式人工智能系统方面的工作成果而闻名。由于在这两个领域的杰出贡献,他获得了多项著名的荣誉、奖项和最佳论文奖(超过40项IEEE最佳论文奖),根据research.com排名,他被评为法国电子和电气工程领域的最佳科学家,Louis Bachelier研究所研究员和Membreémérite SEE。他的工作引发了NOOR(阿拉伯语最大语言模型)和Falcon LLM(顶级开源大型语言模型)的开发和发布。他还是马可尼奖评选咨询委员会的成员。
Mérouane Debbah教授认为,生成式AI(GenAI)的进化在不同方面构成了重塑技术未来的转折点。尤其是无线网络,随着自进化网络的蓬勃发展,生成式AI可以从根本上改变无线网络的设计和运营方式。作为GenAI的一个子领域,大型语言模型(LLM)有望开启自主无线网络的新时代,在自主无线网络中,通过各种电信数据训练的多模态大型模型可以进行微调,以执行多个下游任务,从而消除对每个任务专用模型的需求,并为实现通用人工智能(AGI)铺平道。在2024全球6G技术大会上,Mérouane Debbah教授将重点介绍LLM与通信融合所能获得的机遇,设计、训练、测试和部署Telecom LLMs的方法,并揭示其中相关的理论和实践挑战。