Vahid Jamali, emergenCITY-Professor für resiliente Kommunikationssysteme, lädt die renommierte Hina Tabassum, außerordentliche Professorin an der York University in Toronto, Kanada, für eine Distinguished Lecture an die TU Darmstadt ein. In ihrem Vortrag wird Hina Tabassum die Nutzung von WiFi-Signalen zur Erfassung der Umgebung erläutern.

Titel: “Self-Supervised Learning for Wi-Fi Sensing: Trends, Challenges, and Outlook”
Speaker: Hina Tabassum
Datum: 1. September, 10 Uhr
Ort: Gebäude S3|20, Raum 111, TU Darmstadt
(Rundeturmstr. 10, 64283 Darmstadt) + online via Zoom
Anmeldung für Teilnahme vor Ort

Die Veranstaltung findet online sowie vor Ort statt. Da wir nur eine begrenzte Anzahl an Sitzplätzen zur Verfügung haben, bitten wir darum, sich zur Teilnahme vor Ort anzumelden.

Über den Vortrag

WiFi-Sensing nutzt Kanalzustandsinformationen (CSI) und Messungen der empfangenen Signalstärke (RSSI), um Anwendungen wie die Erkennung menschlicher Aktivitäten, Lokalisierung und Überwachung von Vitalparametern zu ermöglichen. Dabei wird die bestehende WiFi-Infrastruktur genutzt. Dieser Vortrag beginnt mit einem Überblick über die Grundlagen des WiFi-Sensing, die CSI-Extraktion und die Herausforderungen bei der Bereitstellung, einschließlich Domänensensitivität, rechnerischen Einschränkungen auf Edge-Geräten und der Knappheit an gekennzeichneten Daten. Anschließend werden wir RSCNet vorstellen, ein dynamisches CSI-Komprimierungsframework für cloudbasiertes Sensing, das den Ressourcenbedarf von Geräten um bis zu 99,7% reduziert und gleichzeitig eine hohe Erkennungsgenauigkeit gewährleistet.

Auch CAPC (Context-Aware Predictive Coding) wird diskutiert, ein Framework für selbstüberwachtes Lernen (SSL) für das CSI-Repräsentationslernen, das kontrastive und nicht-kontrastive Methoden mit neuartigen Dual-View-Erweiterungen integriert, um die Generalisierung über verschiedene Umgebungen hinweg zu verbessern. Vergleichende Bewertungen zeigen, dass CAPC bessere Leistungen bringt als bestehende Ansätze, insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Labels. Der Vortrag schließt mit neuen Ansätzen, die Cloud Computing und SSL kombinieren, um Ressourcen- und Datenbeschränkungen zu überwinden und den Weg für robuste, skalierbare WiFi-Sensorlösungen zu ebnen.

Über die Vortragende

Hina Tabassum (Senior Member, IEEE) promovierte an der King Abdullah University of Science and Technology in Thuwal, Saudi-Arabien. Derzeit ist sie außerordentliche Professorin an der Lassonde School of Engineering der York University in Toronto, wo sie bereits seit 2018 als Assistenzprofessorin tätig war. Im Jahr 2024 wurde sie zur Gastprofessorin an der University of Toronto, Toronto, Kanada, ernannt, und im Jahr 2023 erhielt sie für fünf Jahre den York-Forschungslehrstuhl für 5G/6G-fähige Mobilitäts- und Sensoranwendungen. Sie ist Mitautorin von mehr als 120 begutachteten Artikeln in renommierten IEEE-Zeitschriften, Magazinen und Konferenzen. Ihre aktuellen Forschungsinteressen umfassen Multiband-6G-Funkkommunikation und Sensornetzwerke, vernetzte und autonome Systeme, KI-gestützte Netzwerkmobilität und Ressourcenmanagementlösungen.

Hina Tabassum wurde 2025 bis 2026 zur IEEE ComSoc Distinguished Lecturer ernannt und ist in der Liste der weltweit besten zwei Prozent der Forschenden 2021–2024 von Stanford aufgeführt. Sie erhielt 2023 den Lassonde Innovation Early-Career Researcher Award und wurde 2022 zum N2Women: Rising Stars in Computer Networking and Communications ernannt. Sie war Gründungsvorsitzende der Special Interest Group on THz Communications im IEEE Communications Society–Radio Communications Committee. Derzeit ist sie als Bereichsredakteurin des IEEE Open Journal of the Communications Society und IEEE Communications Surveys and Tutorials sowie als Mitherausgeberin der IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Mobile Computing und IEEE Transactions on Wireless Communications tätig.

Mehr Informationen

Über Hina Tabassum