2021人工智能太湖论坛在无锡顺利召开

由 苏智会 发布于 2021-11-09

2021年10月24日,由江苏省人工智能学会(JSAI)主办,JSAI智能感知技术与应用专业委员会、JSAI人工智能基础与应用专业委员会、2021人工智能太湖论坛在无锡顺利召开JSAI不确定性人工智能专业委员会、JSAI智能系统与应用专业委员会、JSAI模式识别专业委员会、苏州大学计算机科学与技术学院、江苏省媒体设计与软件技术重点实验室、江苏省微型电脑应用协会人工智能专委会承办的。

会议由江南大学谢振平副院长主持开幕,江苏省人工智能学会孙权森副理事长、江苏省媒体设计与软件技术重点实验室主任、江南大学人工智能与计算机学院院长-刘渊出席并致辞欢迎,并合影留念。

本次论坛邀请到苏州大学的蔡蔚然教授、河海大学的霍冠英教授、海康威视的周佳奇总监、安徽大学的罗斌教授、南京理工大学的崔振教授、东南大学的耿新教授、浙江大学的李玺教授、小视科技的胡建国副总裁和江苏科技大学的杨习贝教授做特邀报告。报告内容主要包括人工智能在图神经网络、遥感、水下信息探测、图像处理和标记分布学习等领域的最新研究进展。

蔡蔚然教授在国外学习工作多年,他主要研究图神经网络相关,他将图与机器学习相结合,用来解决复杂系统中的经典问题。蔡教授从复杂系统的定义和相关领域发展的数十年历史出发,介绍了相关结合研究的技术上的最新进展,结合当下的COVID-19的形势,蔡教授介绍了图神经网络在流行传染病预测中的具体应用。在最后,蔡教授对于图神经网络未来发展方向进行了展望。

霍教授首先向各位参会代表介绍了河海大学水下信息感知技术研究中心的成立初衷,研究中心为响应十九大方针坚持陆海统筹,加快建设海洋强国的号召而成立。同时霍教授介绍了研究中心近些年来的成果,霍教授团队已在非局部均值声呐图像探测、仿人眼视觉声呐图像增强、边缘约束的声呐图像目标精确检测等方向达到相关研究最高水准之一。最后霍教授呼吁各位专家、老师和同学们投身海洋强国的建设,在之后的水下声-光联合监测、小样本、多任务联合学习等方向发光发热。

海康威视研究院视觉只能方案总监周佳奇作为参会的企业代表之一,他从产业智能化的角度出发,向各位介绍了现在的新发展格局中实体经济智能化的现状,他认为实体产业智能化中由于应用场景数字化困难、业务复杂多样和AI人才不足等原因,导致实体经济智能化发展较缓。周总监向各位表达了海康威视对于助力推动社会智能化建设的决心,引起热烈鼓掌。

罗斌教授作为多模态认知计算实验室重要负责人,他首先向参会代表们介绍了当前遥感图像语义分割和显著目标检测相关研究中遇到的一系列问题。之后罗教授从问题出发,介绍了近期实验室取得的一系列骄人成果,他从多篇高水平论文成果中为各位代表介绍了如何对于遥感图像显著目标检测数据少、标签数据缺乏等问题的解决思路,引起现场专家、同学广泛讨论。

崔振教授作为全国人工智能领域中的青年人才,他的介绍与苏州大学的蔡蔚然教授相呼应。他主要介绍图神经网络的相关研究进展,从具体公式出发,以公式推导变换的方式为大家介绍了崔教授团队在无向图扩散问题、卷积神经网络感受域平滑滤波对于信息的丢失等一系列问题的成果和进展,并结合团队将图神经网络与推荐系统结合的相关应用,为各位代表带来了理论知识丰富的精彩演讲。

耿老师作为东南大学计算机科学与工程学院院长,他介绍了与传统单标记和多标记学习方式不同的标记分布学习(LDL),标记分布学习能够涵盖传统的单标记及多标记学习作为更加泛用的学习方式在许多领域中能够更加合适的描述相关情景。他从标记目标学习的近期研究历程出发,为各位展示了耿教授团队在这个领域中的一系列发现及成果,最后耿院长对于各位老师同学从事标记分布学习的相关研究表示欢迎。

李玺教授作为中国人工智能领域中的领军人才,他首先介绍了注意力机制及高性能网络结构Transformer的核心原理,并介绍了该网络迁移至图像处理中的一系列研究及问题。之后李教授介绍了他的团队在图像视觉及应用中的许多成果,每一项成果都与实际的工程落地直接相关,真正做到了统筹需求、创新和发展的三方面要求,为各位代表带来了巨大启示。

小视科技胡建国副总裁分析了当前的人工智能相关产业公司中需求与日俱增的现状、相关技术演进趋势,之后,胡总介绍了小视科技在相关领域中以技术引领相关行业创新发展的一系列成果和举措,包括在疫情期间发挥重要作用的口罩人脸识别技术、吸引众多短视频平台的人像卡通画技术以及BCTC增强级活体技术,胡总描述道小视科技的人工智能战略布局借助多层级集成安全认证规则引擎的AIOT应用服务中台已成功覆盖生活多个场景,为亿万人民提供服务。

杨教授作为江苏省人工智能领域青年人才,他首先对于JSAI的举办和江南大学的邀约表示了诚挚的祝贺与感谢,之后他介绍了特征选择粒度成分的重要性,并从多个研究角度出发对于特征粒度选择中的搜索问题,效率问题,合成与分解、粒度选择中的性能变化,时间消耗等问题进行了介绍。

报告结束后,参会教授、同学就《新一代人工智能该新在哪里》、《如何解决AI技术场景落地难的问题》《AI的基础理论的可能趋势》这几个议题展开了有关人工智能教学和产业化的开放研讨。

来自人工智能学会的李庆武副主任指出了对于人工智能中的实际落地应当确实的对我们的各个生活中的各个领域带来切实的作用,表达了需要人工智能的核心问题与基础学科相结合,从底层学科出发,积极开拓人工智能在各个领域中的作用,将人工智能中的核心科技、核心技术真正掌握在手中,以基础技术带领上层学科实现大幅度超越领跑,并对于人工智能人才培养表示热切的关心和重视。并指出我们在继续开拓现在的方式方法的同时,可以将原有的专家系统等经典方法,将人类先验知识导入人工智能相关模型中进行辅助决策,指出这样的学习过程极有可能在新时代发挥巨大的作用。

常州大学的王洪元教授介绍了现在企业落地中算法的背景,传统的算法在企业生产中已经难以满足越来越高的要求,深度学习算法在企业中的工程落地是非常迫切需要的,之后老师介绍了常州大学智能系统实验室的近期的工作,并欢迎各位老师同学来到常州大学参观。

李玺教授从自己的求学经历出发,希望各位同学同时也能够加强自身的理论阶段的学习,不能只搭建空中楼阁忘了底层架构,同时李老师提出今后的发展方向,如能否对于人工智能的自主学习领域继续发展?能否对于现在的学习结构能否进行创新?此外李教授介绍了上海研究院的成功经验,上海研究院是上海市与浙江大学联合建立的类似企业管理的机构,将上海研究院作为窗口切实的对于当地的人工智能功能需求进行满足,结合各行各业进行交叉研究。

霍冠英教授结合水下信息感知相关研究中对于AI技术落地难问题指出,在工程化的过程中确实会出现一些瓶颈,比如现场的一些环境因素,如天气、能见度等,他指出落地问题与人工智能的核心问题以及基础理论的建设息息相关,而在工程落地过程中需要将深度学习算法与先验知识相结合,会对于工程化过程具有巨大的帮助。并且霍老师期待人工智能的脑科学在将来的发展,他认为现在的相关研究进展还较为基础,能够进一步的发展。

希望太湖论坛能够成为江苏省人工智能领域中一个重要的交流平台,为企业、高效等多方提供交流合作的机遇,为人工智能的发展提供帮助。

  • 智领江苏(资讯)

  • 加入JSAI学会