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2022亚太人工智能学会中国东部人工智能高峰论坛圆满举办

作者:网友投稿 发布时间:2022-07-28 18:41 浏览:

7月23日,2022亚太人工智能学会(AAIA)2022第一届中国东部工智高峰论坛”成功在线上举办。

本届论坛围绕大数据、数字经济、分析与智能控制、机器学习、智慧交通、跨模态学习、情感AI等10余个前沿科技和产业发展现状进行了深入交流和探讨。大会旨在通过多学科交叉融合,促进人工智能技术的普及和推广,打造中国人工智能领域产、学、研紧密结合的高端前沿交流平台。

本届论坛全球人工智能领大咖云集,亚太人工智能学会60余位会士、300余位专家、学者和产业界优秀代表一同分享了前沿技术、产业现状、应用落地和发展趋势与调整等大家共同关注的热点问题。

本次会议议程:

2022亚太人工智能学会中国东部人工智能高峰论坛圆满举办

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亚太人工智能学会副主席李学龙(欧洲科学院院士、国际欧亚科学院院士、IEEE 会士、ACM 会士、AAAS 会士、西北工业大学教授、校学术委员会副主任委员、光电与智能研究院(iOPEN)院长、首席科学家)做了开场致辞。

亚太人工智能学会副主席李学龙也对参会的各位专家学者表示了热烈欢迎,李学龙副主席表示十分高兴能够参加本次中国东部的论坛,跟各位人工智能科学家齐聚一堂,集众人之智慧,相互碰撞交流,探讨如何将人工智能相关研究跟产业相结合,推动人工智能技术的转化与落地,是非常有意义的一件事情。李主席说在多家中国科技巨头的推动下,中国已成为全球人工智能发展的中心之一。众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。中国东部作为中国经济产出最为活跃的区域,这一经济巨人群,直接吸引了众多世界级经济巨人的目光。

2022亚太人工智能学会中国东部人工智能高峰论坛圆满举办

  随后,多为专家和学者分别带来精彩的主题报告。

IEEE会士、IAPR会士、同济大学计算机科学系教授、机器学习与系统生物学研究所所长黄德双教授首先给大家带来了“关于人工智能发展与生物医学大数据的思考”的主题报告。

2022亚太人工智能学会中国东部人工智能高峰论坛圆满举办

黄德双教授指出目前人工智能浪潮主要是由连接主义中的代表——神经网络带动起来的,接着介绍了人工神经网络发展的历程,从单层线性感知机到浅层神经网络,再到深度神经网络,神经网络经历了多个不同的发展阶段。深度神经网络主要指隐层神经网络的层数比较多,目前深度网络的层数可以达到几百上千,能处理的数据量也已经达到百万级的了。正式由于神经网络这个核心模块的快速发展,才使得人工智能有了发展的可能。

人工智能也赋能了在生命科学与生物医药的研究,比如深度学习与绑定位点预测,生物医学大数据研究等,这些研究使得药物的开发和靶点的发现等更加便捷。

最后黄教授引申到对生命科学与生物医药研究的思考,提到了三维基因组与DNA绑定位点预测研究、各种RNA数据与疾病关联研究、生物医学图像与疾病机理研究、人工智能与生物医疗等方面,并阐述了医疗人工智能的七大应用场景:医学影像、辅助诊断、疾病预测、药物研发、健康管理、医院管理、医学研究等。

IEEE会士、IET会士、东南大学自动化学院副院长、东南大学首席教授李世华教授就“机电系统建模、分析与智能控制”进行深入分析。

李教授长期做机电系统控制方面的研究,指出在复杂环境下,各类机器、设备对信息处理的智能化要求越来越高,包括多元信息融合、包括机器学习的算法,做自主决策、自主调度、自主控制等等。李教授的研究定位主要在控制理论与应用结合方面,即能够在对不同实际控制系统特性分析的基础上,针对性地设计先进的、工程实现性好的控制算法。目前也已经取得了比较多的研究成果,比如围绕家电系统的控制(壁挂炉温度控制)、电动两轮/三轮车控制,传统的交流伺服系统、单轴多轴的机器人系统、新能源电力电子变换器系统等机电系统的控制进行研究,构建了一套完整的机电系统的时频域建模、系统分析和先进控制一体化设计方法体系,能够明显提升机电系统的动态性能、稳态精度和抗干扰等闭环性能,提供参数自动智能整定,不同工况参数自适应、谐振抑制、无传感器控制、故障诊断等高级智能功能。

最后李教授重点剖析了3个案例,分别是港口轮式吊车全自动无人化作业案例、海上液化天然气装卸臂对接作业案例和永磁同步电机的无位置传感器算法研究案例(即无传感算法)。

国际欧亚科学院院士、脑信息与决策分析专家、浙江工业大学教授、中国技术经济学会神经经济管理学专业委员会主任、中国管理科学与工程学会名誉副理事长、浙江大学神经管理学实验室创始人马庆国教授“广义机器学习:框架、科学问题、难点与鸿沟”的报告。马教授首先介绍了什么是广义机器学习(机器学习是指人工神经网络从数据中学习,而广义机器学习是指机器视角的“从实践中学习”,即机器参照人从实践中学习)。

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关于如何学习,马教授提到一种是智能机器的“受学习”,即策略/行为通过工程师调整程序被发展和被进化;另一种是智能机器“自主学习”,即机器首先要感知工作中的“人-机-环”的变化,其次要理解“人-机-环”的变化(人是通过概念和事物的对应关系+群体共识来理解外界的,机器则通过对应关系+通讯协议来理解外界),再次要自主产生应对变化的策略/行为。如何产生应对策略/行为呢?对于曾经出现过的变化,智能机器是可以通过历史经验找到应对策略的,但是遇到没有出现过的变化时,似乎就无解了,这也是人工智能和人的智能的天然鸿沟,因为机器从实践中学习只能在数理逻辑中施展,无法学习HI(人的智能)的非数理逻辑的部分。所以,现在AI界有一个说法,从“感知智能”到“认知智能”,问题是“认知智能”里的非数理推理的部分,AI如何习得?是目前AI面临的一个技术难题。

关键词: 智能 人工 满举办

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