<div dir="ltr">Hi all,<div><br></div><div>We at the University of Stavanger in Norway have an opening for a fully-funded PhD position on AI-based Vehicular Communication in 6G Edge Networks. Feel free to apply if you qualify or spread the word if you know someone who is qualified. </div><div><br></div><div>See details below. Application and description link available here: <a href="https://www.jobbnorge.no/en/available-jobs/job/288492/phd-fellowship-in-ai-based-vehicular-communication-in-6g-edge-networks" target="_blank">https://www.jobbnorge.no/en/available-jobs/job/288492/phd-fellowship-in-ai-based-vehicular-communication-in-6g-edge-networks</a> </div><div><br></div><div><i>Over the past years, University of Stavanger has acquired strong competence both in the fields of AI and 5G communication networks through activities in the Stavanger AI Lab (SAIL) and NFR-funded 5G-MODaNel project. The ComNet research group also possesses an on-premises 5G network testbed. We also have ongoing collaborations with top industry players including telecom providers such as Lyse AS as well as internationally within academia such as University of Pisa.<br><br>The PhD Fellow will be affiliated with the Computer Networks Research Group (ComNet) at the department. The proposed PhD project aims to advance the field of 6G vehicular networks by harnessing the AI capabilities to provide ultra-reliable low-latency communication in the networks\u2019 edge. The research will focus on a research area chosen together with the candidate based on his/her interest and background. Examples of possible research areas with an emphasis on network performance and robustness are the following:<br><ol><li style="margin-left:15px"><i>Developing methods for the seamless integration of Non-Terrestrial Networks (NTN) into 6G vehicular networks for vehicles and UAVs \u2013 e.g., for urban air mobility.</i></li><li style="margin-left:15px"><i>Designing Federated Learning (FL) systems for secure and ultra-reliable communication in 6G vehicular networks \u2013 e.g., for cooperative sensing and perception, collective intelligence, or resource allocation.</i></li><li style="margin-left:15px"><i>Developing Explainable AI (xAI) methods for decision transparency in safety-critical applications in 6G vehicular networks.    </i></li></ol></i></div><div><i>Overall, this project seeks to push the boundaries of how AI can be applied to create more reliable, secure and low latency 6G networks for vehicular environments.  </i></div><div><i><br></i></div><div>Cheers,</div><div><br></div><div>Naeem Khademi</div><div>Associate Professor</div><div>Department of Electrical Engineering and Computer Science</div><div>University of Stavanger</div><div>Norway</div></div>