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机器人研究中心应邀出席中德人工智能重大国际合作项目
文:黄瑞 图:黄瑞 来源:机器人研究中心 时间:2017-09-10 6886

  8月28日至9月2日,中德人工智能重大国际合作项目-跨模态学习(Cross Model Learning,简称CML)研讨会在德国汉堡大学举行。我校机器人研究中心程洪和叶茂两位教授应邀出席并做特邀报告。该次研讨会是国家自然科学基金委(NSFC)和德国科学基金会(DFG)重大国际合作项目“跨模态学习的自适应、预测和交互”的年度研讨会。

  CML项目是中德合作的国际重大项目之一,由中国和德国两国政府共同资助。该项目主要是针对人工智能和机器人中存在的跨模态学习问题进行研究,主要包括动态控制、人机自适应、多传感融合、人机交互以及跨模态建模等重要科学问题。该项目由清华大学、北京大学、中科院以及汉堡大学等中德知名院校共同承担。本次参加CML项目研讨会共有80名来自不同领域的专家,包括心理学、机器人、计算机以及医学等跨学科团队。

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  本次CML项目研讨会主要分为由三个部分的内容组成:实验室参观、项目研讨和规划、以及特邀报告。通过实验室参观,研究组了解参与CML项目的实验室或研究所的研究进展,更为直观地了解跨模态学习的基础理论以及应用。参观了汉堡医学院(University Medical Center Hamburg- Eppendorf, UKE),以及汉堡大学(University of Hamburg)的心理学系和计算机系,包括张建伟教授领导的多模态系统实验室(Technical Aspects of Multimodal Systems, TAMS)实验室。研究方向遍布了人工智能和机器人的各个子研究领域。在参观过程中,大家也可以亲身体验最新的研究成果,切身感受机器人和人工智能与生物医学等跨学科交叉带来的魅力。研讨会第二部分内容则是各个项目小组对子项目的研究进展进行报告,并且组织小组讨论规划下一步的研究计划。研讨会第三部分还邀请了世界范围内人工智能和机器人方面的多位专家,清华大学孙茂松教授、意大利博洛尼亚大学Mauro Ursino教授和重庆邮电大学王国胤教授等。这些专家就人工智能和机器人的一些最新进展进行了专题报告。我校机器人研究中心由于在多模态人机智能系统的感知、认知和决策方面的基础理论以及重点应用方面的取得引人注目的成绩,受到研讨会邀请。

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  我校机器人研究中心一直围绕多模态人机混合智能理论及其重点应用进行研究,已经取得突出的研究成果。程洪教授以多传感的人机混合智能系统交互与学习(Multisensory Interaction and Learning of Human-Robot Hybrid Systems)为题,介绍了多模态交互、控制和学习等基础理论及个人助行外骨骼系统。报告以外骨骼系统为应用案例,从建模、多传感融合、控制和人机交互上介绍了学习在外骨骼中的应用,并着重介绍了混合增强学习在外骨骼控制中的应用进行了详细介绍。报告中还以AIDER外骨骼机器人为案例,介绍了其在康复训练和个人助行中的应用。另外,他指出外骨骼作为一个多传感融合的人机智能系统,跨模态学习的引入将会使得外骨骼的人机交互更为“自然”和智能,是一个值得深入研究的课题。叶茂教授以目标检测的区域自适应(Domain Adaptation of Object Detector),深入介绍了深度学习在目标检测中的应用,并讨论了在机器人中的应用。报告介绍了三类基于深度学习的目标检测方法,分别是融合了上下文信息的半监督方法、基于神经调控的无监督方法以及基于眼动认知模式的方法,这三类方法在预自适应目标检测问题中取得了较好的效果,为这类问题提供了新的解决方案。报告的最后还介绍了基于机器视觉的目标检测在服务机器人中应用的可行性,视觉算法和技术的引入也将使得未来的机器人拥有人的“视觉”而更加的智能。

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  我校机器人研究中心聚焦在人机混合智能系统基础理论以及重点应用:汽车和康复。为深入贯彻学校“电子信息+”战略,推动推动人工智能/机器人与汽车和康复等领域的交叉跨界、融合发展。在基础理论方面,针对人机混合智能系统的跨模态深度感知、认知世界模型和混合增强学习进行了深入的研究,近年5年在ICCV/ACM MM/IROS/ICRA/PR等国际顶级会议及杂志发表20篇以上的学术论文。在汽车行业方面,践行电子信息+汽车,建立中国一汽-电子科大汽车人工智能联合实验室,我校已经作为骨干单位参与了中国工程科技中长期发展战略规划项目:智慧城市智能共享汽车系统工程研究以及电动自动驾驶汽车重点研发计划。在医学方面,中心在全国率先将外骨骼系统应用到了康复系统,并在全国开始建立“一带一路”智能康复中心,与四川省人民医院共同发起成立了四川省医学会医用机器人及其医学智能化专委会。

  此次参加研讨会的还有机器人研究中心公派留学博士生黄瑞,以及我校博士毕业生唐宋等。

 

  相关链接:

  CML项目主页:https://crossmodal-learning.org/


编辑:罗莎  / 审核:林坤  / 发布:林坤

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