Le 29 octobre, Ahmad Dabaja a présenté leur article intitulé « Joint Client Scheduling and Resource Allocation for Optimal Federated Learning over Wireless Networks », coécrit avec Rachid Elazouzi. Ce travail a été distingué par le jury de la conférence et récompensé par un prix offert par NVIDIA.
Leurs recherches portent sur l'apprentissage fédéré (Federated Learning), une approche de l'intelligence artificielle permettant d'entraîner des modèles à partir de données réparties sur plusieurs appareils, sans centraliser les données personnelles. Plus précisément, leur étude vise à optimiser cet apprentissage dans les réseaux sans fil, en étudiant comment sélectionner les appareils participants et répartir efficacement les ressources de calcul et de communication pour améliorer les performances du système.
Cette distinction internationale pour le LIA a également permis à Ahmad Dabaja d'échanger avec des chercheurs internationaux et d'envisager de nouvelles collaborations scientifiques. Elle salue la qualité des travaux menés au laboratoire et contribue à son rayonnement.
