19国科学家探讨国际计算智能最新进展！这场前沿学术峰会在青举行青岛日报社

青岛日报社/观海新闻12月13日讯 12月10日至12日，由中国石油大学（华东）和中国-上海合作组织地方经贸合作示范区管委会主办的2021国际计算智能最新进展会议暨“一带一路”人工智能前沿学术峰会在青举行，大会以“国际计算智能最新进展”为主题。19个国家的29位计算智能与人工智能领域科学家做了主题报告，分享了计算智能和人工智能领域最新的理论研究和实践探索，以新理论、新方法、新方向指引计算智能与人工智能研究领域创新及应用。
观海新闻采访人员了解到，大会以“国际计算智能最新进展”为主题，聚焦人类健康、基因序列、智能电网、交通安全、物联网、电子游戏、人机交互等多个人工智能及跨学科应用前沿领域，以“促进我国及‘一带一路’国家在人工智能及其相关领域在学术界和产业界的发展和创新”为目标，涵盖神经网络与深度学习、模糊计算、演化计算、联邦协同智能、计算智能应用五大议题，共设置27场主题报告。

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中国石油大学（华东）理学院教授、跨媒体大数据实验室主任、《IEEE 神经网络与学习系统》副主编王健担任大会主席，印度科学院院士、工程院院士尼基尔·帕尔教授担任大会荣誉主席。大会线上、线下同时进行，吸引了海内外计算智能领域著名学者和高校专家学者3000余人参会，其中包括各国院士16人， “一带一路”沿线国家专家16人。
主题报告环节，专家、学者围绕各自擅长的领域作主旨发言。尼基尔·帕尔认为，人工智能应用已取得诸多成功，但当前仍处于弱人工智能阶段，仍有许多严重的问题亟待深入研究，例如透明性、公平性、可理解性和可解释性等问题。他表示，人工智能及其相关领域已成为学术界和产业界的研究热点。当今人工智能的主要成功工具之一是深度神经网络，而神经网络是计算智能的主要支柱之一。计算智能的其余两个主要支柱是模糊系统和进化计算，它们在现代人工智能领域中的增加可解释性和优化人工智能系统方面发挥着重要作用。
【19国科学家探讨国际计算智能最新进展！这场前沿学术峰会在青举行】对于神经网络话题，欧洲科学与艺术学院院士、欧洲科学院外籍院士、华南理工大学教授陈俊龙分享了一种最新的基于宽度学习系统的动态神经网络结构以及它的相关应用，这种网络结构能够改善传统深度网络参数量大、复杂性高、训练消耗时间长等不足。“过去三十年见证了神经动力学优化的诞生和发展，神经动力学优化已成为解决优化问题的强大工具。”欧洲科学院外籍院士、香港城市大学教授王钧在报告中介绍了最新的协作神经动力学优化方法，在投资组合选择、车辆任务分配等许多实际应用中均取得了良好的表现。
大会也聚焦人工智能与各行业交叉融合创新，探索人工智能应用，涉及人类健康、人机接口及交互控制、基因序列、智能电网、交通安全、物联网、游戏智能等多个人工智能及跨学科应用前沿领域。中国科学院自动化研究所教授侯增广在题为《机器人的人机交互控制》的报告中介绍了机器人与人机交互控制的前沿研究热点与最新研究成果。他表示，智能机器人正在进入我们的生活，比如帮助病人做康复训练、在复杂环境中替代人的工作等，但也面临着高效、可靠、安全的人机交互与控制等方面的挑战。针对挑战，侯增广所在课题组结合多模态生物信号的采集和处理设计了稳定的控制算法，并应用在康复机器人的主动和被动控制上。测试结果表明，在遇到阻碍或者人为的阻挡时，机器人最终能恢复原先设定的任务，这是人机交互控制中的一大进展。