2026年10月9日，华中科技大学国家绿色通信与网络国际联合研究中心师生参加在南京举行的2026智能通信技术会议（Intelligent Telecommunication Technologies，ITT 2026）。会议期间，葛晓虎教授主持专题报告环节并作学术报告，实验室研究生通过海报展示交流研究成果。

本届会议于10月9日至10日举行，由南京邮电大学与Nature Sensors、Nature Electronics、Nature Photonics、Nature Communications及Nature Reviews Electrical Engineering共同主办，围绕6G新兴技术、先进通信模型与网络架构等议题开展交流。

10月9日上午，葛晓虎教授主持“先进通信”（Advanced Communications）专题报告环节，并作题为“Toward Sustainable AI Service Delivery: A Carnot-Amdahl-Shannon Framework for the Integration of Communication, Computing, and Renewable Energy Networks”的学术报告，介绍面向可持续AI服务的通信、计算与可再生能源网络融合研究。

报告针对AI服务跨终端、边缘与云端部署带来的资源协同问题，提出Carnot-Amdahl-Shannon（CAS）框架，统一刻画从可再生电力输入，经分布式计算与网络传输，到满足质量要求的信息输出的服务链条。在此基础上，研究提出可持续信息生产率（SIP）指标及在线资源编排方法，将AI输出质量与计算、通信和能源消耗纳入协同优化。报告介绍的评估结果显示，与传统碳感知编排基线相比，该方法使SIP提高42.7%、碳排放降低62.5%、第95百分位服务时延降低21.8%，服务质量满足率高于97%。

在海报展示环节，博士生彭晓煊展示题为“Dynamics and Energy Dissipation of Neuron Circuits under Memory Effects: A Non-Markovian Stochastic Thermodynamic Perspective”的研究成果。该研究从非马尔可夫随机热力学视角，构建考虑内禀记忆的神经元电路模型，分析记忆效应对能量耗散及脉冲发放可靠性的影响，为低功耗神经形态电路设计提供参考。

硕士生张思乐和潘逸晨共同展示题为“Spectral Prior Initialization for LLM Fine-Tuning Based on Self-Organized Criticality”的研究成果。该研究考察大语言模型低秩微调（LoRA）中的梯度谱幂律特征，提出基于谱先验的初始化方法，初始化过程无需额外训练或数据，为大模型高效微调提供了新的思路。

此次参会展示了研究中心在绿色智能网络、低功耗信息处理与大模型高效微调等方向的研究进展，也为师生交流研究成果、拓展学术视野提供了机会。