5月18日至20日,公司信息与计算科学教研室教师艾武博士参加了在南京举行的第33届中国自动化学会青年学术年会(YAC 2018)。本届大会为期3天,由中国自动化学会主办,中国自动化学会青年工作委员会、东南大学、南京航空航天大学共同承办。会议吸引了包括自动化领域多位院士、长江学者和学术界产业界等一千余人参加,就自动化和人工智能领域的前沿问题进行研讨和讨论,为青年教师、青年科技工作者及博士生、硕士生等海内外青年科技工作者提供了重要的交流机会。
中国工程院院士、中国自动化学会副理事长、北京理工大学副董事长陈杰做了题为“多智能体协同中的指挥决策与分享控制”的大会报告。报告讨论了军事作战背景下将分布式作战单元有机联系,形成基于网络空间的武器系统,实现多系统在时间、空间、模式、任务等多维度上的有效协同问题。特别针对多智能体协同中的智能指挥与决策、多智能体系统的分布式故障检测、人-多智能体系统的共享控制三个方面的关键技术做了深入解析。
IEEE Fellow、欧洲科学院院士、上海交通大学教授徐雷做了题为“双向对偶深度学习简史和若干发展展望”的大会报告。报告回顾了人工智能学术发展的历次浪潮,解析了人工智能的深刻内涵和当前在若干核心方向上的发展现状。给出了双向对偶智能系统的三个主干研究方向:深度学习与深度推理、深度双向学习与深度综合创意、深度学习与深度问题求解。特别指出两个最近的成果:一是深度学习创立人Hinton教授最近提出了Capsule模型,开始挑战卷积神经网络CNN;二是最近Tishby理论的提出使得深度学习有了理论基础。最后值得注意的是,徐雷教授指出当前大数据挖掘只做相关分析是不够的,需要考虑因果关系;图灵奖获得者Pearl的Bayesian网络的推理进行是因果推理,但网络的因果结构发现远未解决;发现因果关系需要条件独立,却可以通过系统分析多个相关系数综合实现。
中国自动化学会副理事长、国家自然科学基金委员会研究员王成红做了题为“人工智能与智能控制”的大会报告。报告探讨了人工智能与智能控制的相关前沿问题。特别指出智能控制系统的基本结构是在传统控制器和控制对象基础上结合高层控制器(记忆、识别、学习、推理、判断、决策),使得系统能够综合环境信息、网络信息和目标指令,形成一个智能的有机整体。
IEEE Fellow、中国自动化学会副理事长、澳门大学陈俊龙(C.L. Philip Chen)教授做了题为“宽度学习的函数逼近能力及其多种结构及应用”的大会报告。报告介绍了陈俊龙教授团队最近提出的最新成果。对宽度学习(Broad Learning)的背景、算法过程、关键技术和应用前景做了详细解析。宽度学习以及它的各种变体和扩展结构具有良好的发展潜力,在实际应用中表现出其快速且高精度的优秀性能,可能成为最近几年的一个热点研究方向。
除了精彩的大会报告,本届大会还设有“信息物理融合系统前沿研讨”、“网络控制与优化”、“脑机交互与脑调控”、“多传感器信息融合与容错控制”等多个学术论坛和“智能汽车”、“人工智能与机器人”等产业化发展研讨会以及论文张贴环节。
在“信息物理融合系统前沿研讨”分论坛,国家优青获得者、青年长江学者、华中科技大学教授张海涛做了题为“从生命群体智能到群体机器人协同”的分组报告。报告从飞鸟、游鱼等自然界群体智能中剖析出演化机理,应用于工业协同优化和社会群体分析,包括多机器人群体协同制造、无人艇-无人机编队控制、人类群体行为调控疏导和无线传感网络优化等领域。从应用的角度出发,为实现从自然群体智能到工业群体机器人和无人系统编队的跨越提供理论与技术的支撑。张海涛教授团队研究成果从个体简单互动涌现出的复杂协调群体行为中揭示往复运动的集群动力学行为控制原理,阐明了群集编队构型“气-晶-液-旋”相变的规律,并以初步应用于无人艇编队围捕、巡逻和水资源勘测。该成果曾获得国际权威学术杂志《自然.物理学》亮点报道。