实验室动态
2022-06-23
学科交叉、产教融合,促进拔尖创新人才培养​——2022高校学生人工智能训练营(同济大学)圆满落幕

8月21日至26日,由教育部国际合作与交流司、科学技术与信息化司、高等教育司指导,教育部中外人文交流中心主办、同济大学承办,自主智能无人系统全国重点实验室、教育部自主智能无人系统前沿科学中心、教育部科技委人工智能与区块链技术专委会、中国人工智能学会、中国自动化学会、中国指挥与控制学会、上海市人工智能行业协会协办的“中国高校人工智能人才国际培养计划”2022高校学生人工智能训练营(同济大学)”在线举办。8月21日开营仪式上,教育部中外人文交流中心副主任夏娟代表项目主办方讲话。她指出,把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才是教育的重要使命。她向学员提出三点期望:一是主动把人文交流理念融入人工智能的学习和对外交往工作中;二是要珍惜学习机会,学好专业知识,夯实成长基础;三是在强化专业的同时,注重提升人文素养、人文交流意识与能力,注重拓展国际视野,实现个人成长进步和人工智能事业的双持续发展。同济大学副校长童小华表示,此次训练营旨在通过汇聚国内外人工智能优质教育资源和产业资源,搭建开放共享的人工智能人才培养平台和中外人文交流产学研合作平台,

2022-06-23
自主智能无人系统全国重点实验室团队在真实复杂系统的临界性和底层机理研究取得新成果

6月10日,物理学权威期刊《物理评论X》(Physical Review X)发表了同济大学物理科学与工程学院、上海自主智能无人系统科学中心严钢教授团队的研究论文“Nonparametric power-law surrogates”。该论文提出了一种新的理论判据和非参数方法用于拓展幂律模型在小样本和含噪数据中的有效性和适用性,为揭示真实复杂系统的临界性和底层机理提供了新见解。重尾分布是尾部衰减速率慢于指数的分布,该类分布广泛出现在物理、生物、经济、社会等实际复杂系统。重尾分布意味着极端事件出现的概率比人们通常认为的要大得多,即事件可能突然呈现前所未有的规模。在这一类分布中,幂律分布尤为重要,因为它不仅能够揭示有趣的新现象(如真实网络的无标度特性、物理系统的相变行为等),而且往往蕴含了反直觉的底层机理(如大脑活动的临界态、自然集群的自组织临界性等)。实际观测数据(尤其是极端事件)的样本量往往很小,受限于有限尺度效应,而且含有多种噪声,因此判断一个真实系统是否处于临界态(即其活动是否服从幂律分布),是一个重要但非平凡的科学问题,也是近几年引发学界争论的热点问题。图1:约束条件下的幂律su