Qualcomm Innovation Fellowship Korea 2025 안내
- 2025 학사년도 기준 풀타임 석사 (MS) / 박사 (PhD) 과정 대학원생
- 퀄컴 및 퀄컴의 모회사, 자회사, 계열사의 전현직 직원 (employee) 혹은 컨설턴트 (consultant)는 지원 할 수 없음.
- 공동 1저자의 경우, 공동 1저자 모두 위의 조건을 만족해야 함.
- 연구 영역 : On-Device AI / Autonomous driving / Agentic AI
- 출판 일자가 2024년 8월 16일 및 이후 날짜인 경우만 가능
- 학회/저널 등 웹페이지, arXiv등 온라인상 불특정 다수의 확인이 가능한 경우.
- 지원자가 공개된 논문의 아이디어, 내용 공개에 동의하는 경우.
- 해당 프로그램에 지원함으로 공개에 동의함으로 처리.
- 저자 목록에서 가장 왼쪽에 위치한 이름을 기준으로 함.
- 지원 논문은 퀄컴 소유의 논문 혹은 퀄컴의 지원을 받은 논문이 아니어야 함.
- 지원 논문은 아래 Area of interest 영역 중 하나를 선택 및 지원 해야 함.
1. Resource-efficient fine-tuning
2. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
8. Personalization usecase & technology for LLM, LVM, and LMM
1. Acceleration of inference for LLM, LVM, and LMM
1. Advanced Sensor Architectures
2. Sensor Fusion Using Deep Learning
3. High-Resolution Imaging Radar
4. Vision-Centric Perception for Autonomy
5. Self-Supervised Representation Learning for Autonomy
6. Data-Centric AI for Continuous Dataset Refinement
7. Motion and Interaction Prediction in Multi-Agent Traffic
8. Behavior Prediction and Uncertainty-Aware Planning
9. Imitation and Reinforcement Learning for Driving Policies
10. End-to-End Sensor-to-Control Learning
11. Simulators and World Models for Autonomy
12. Compute- and Memory-Efficient Models for Autonomy
1. ASR, TTS, Voice conversion, Emotion recognition
3. Spoken Language Model (SLM)
4. Spoken Language Understanding (SLU)
1. Natural and Multimodal User Interfaces for Agent Interaction
2. Multi-Agent Systems: Collaboration and Coordination
3. Human-Agent Interaction and Collaboration
1. Multimodal Perception for Agent Awareness
1. Memory Architectures for Long-Context Agents
2. Efficient and Private On-Device Personalization for Agents
3. User Modeling for Personalized Agent Interaction
4. Personalized Agent Learning: Adapting to User Preferences and Styles
5. Context-Aware and Proactive Personalization in Agentic Systems
6. Privacy-Preserving Techniques for Personalized Agent Learning
7. Continual and Lifelong Learning for Agents
8. Data-Centric AI for Agent Training
1. Goal-Oriented Reasoning and Planning
2. Hierarchical Reinforcement Learning for Complex Tasks
3. Safe and Reliable Agent Decision-Making
4. Explainable AI (XAI) for Agent Behavior
5. Agent Tool Use and Function Calling
6. Self-Supervised Learning for Agent Skill Discovery
7. World Models for Agent Planning and Imagination
8. Foundation Models for Agent Control
6. Embodied AI: Perception, Reasoning, and Action Integration
7. Efficient Agent Architectures for On-Device Deployment
- 선정 논문당 400만원의 장학금을 소속 학교로 전달.
- 학교와 수상자간 장학금 지급 절차는 각 학교의 장학금 절차를 따르며, 수상자는 기타소득세
- 장학금 선정 논문이 공동 1저자인 경우, 공동 1저자 숫자만큼 분배하여 지급.
- 예시 : 선정 논문이 2명의 공동 저자인 경우, 200만원씩 분배하여 장학금 지급.
- 발표 심사 및 시상식 : 연내 진행 예정. 대상자에 한해 공지 예정.
- 프로그램 (논문) 접수 : 아래 주소의 구글 설문지를 통해 지원.
- https://forms.gle/R7AkE3iBxRuMCXm68
- 지원 논문, 지원자의 서명이 포함된 Official rule 및 FCPA questionnaire 접수.
- 공동 1저자의 경우 공동 1저자 모두 해당 서류 제출.
- 접수 논문에 대한 본인 평가 항목 입력.
- Applicant manual 파일의 QIF Korea evaluation criteria – Innovation / Research Potential 페이지 참고.
- 접수 후 지원자 관리를 위한 지원 번호를 이메일 회신 예정.
바. 서면 심사
- 접수 논문의 서면 심사를 통해 발표 심사 인원 선발 예정.
- 심사 항목 : Innovative research idea
Clear understanding research area and realistic implementation
Potential of research for further research
Applicant strength
사. 발표 심사
- 평가단의 질의 응답이 포함된 발표 및 포스터 세션 진행 예정.
아. 문의처
- 프로그램 정보 페이지 : https://www.qualcomm.com/research/university-relations/innovation-fellowship/2025-south-korea
- 이메일 문의 : innovation.fellowship.korea@qti.qualcomm.com