iDVX 开放日 | 校友论坛

文摘   2024-08-07 12:48   上海  










为增进交流与沟通,实验室将于2024年8月22日-24日期间,面向社会 及 在校大学生举办开放日活动。开放日活动分为两部分:学术讲座-校友论坛(8月22日)及 暑期工坊(8月23日-24日)暑期工坊将通过遴选,邀请具有推免资格,且有意向报考实验室的应届考生参加并进行深入线下交流。开放日具体通知可点击查看通知|iDVX 实验室暑期开放日》校友论坛具体安排如下:


时间


2024年8月22日(周四)9:30 – 12:00


会议地点


上海市杨浦区阜新路281号

同济大学设计创意学院 暗房报告厅

论坛无需注册,向所有人员开放


会议日程





9:00-9:30

签到

9:30-9:40

致辞 - 创新中的 iDVX 实验室

曹楠

设计创意学院副院长、iDVX实验室主任

9:40-10:00
信息传达设计与可视化叙事

曹楠

设计创意学院副院长、iDVX实验室主任

10:00-10:20
人工智能x设计师:理解人机协同设计

石洋

设计创意学院副教授、iDVX实验室骨干

10:20-10:40

人机交互赋能文化创新:新工艺,新科技,新创意

刘冠宏

设计创意学院助理教授、iDVX实验室骨干

10:40-11:00


计算设计中的新制造:从3D打印到4D打印

袁潮

iDVX实验室2022级博士生

11:00-11:20

大语言模型影响下的可视化研究趋势

郭姝男

美国 Adobe 研究院 Research Scientist、iDVX 2019届博士毕业生


11:20-11:40


从公众视角理解可视化的设计缺陷

蓝星宇

复旦大学青年副研究员、iDVX 2022届博士毕业生


11:40-12:00


人机交互中的计算理性

史丹青

芬兰人工智能中心与阿尔托大学博士后研究员、iDVX 2022届博士毕业生


演讲嘉宾




9:40-10:00
信息传达设计与可视化叙事
曹楠
同济大学设计创意学院副院长、iDVX实验室主任


曹楠是同济大学设计创意学院副院长,同济大学长聘教授,同济大学智能大数据可视化实验室主任。加入同济前,他是美国IBM 沃森研究院的研究员。曹楠的主要研究方向是数据可视化及视觉传达设计。在该方向上,他曾发表了100余篇论文,申请了40余项专利,累计获得10项最佳论文/最佳论文提名奖。他是SCI 期刊 Computer Science Review 及 IEEE Transactions on Big Data 的编委,曾担任了可视化领域所有主要会议(例如,IEEE VIS,EuroVis,以及 IEEE PacificVis)的程序委员会委员。他还曾是 IEEE PacificVis 2021,2022, 以及 ChinaVis 2018及2019 的论文联合主席。他曾获得诸多职业奖项包括 IBM 杰出技术成就奖,IBM 杰出研究成就奖,以及微软最有价值专家等。



10:00-10:20

《人工智能x设计师:理解人机协同设计》

石洋

设计创意学院副教授、iDVX实验室骨干


石洋,同济大学设计创意学院副教授,博士生导师,中国图像图形学学会可视化与可视分析专业委员会委员,中国计算机学会人机交互专委会执行委员。她专注于计算机与设计交叉学科,研究方向为可视化设计理论模型和智能可视化设计方法。近年来在可视化、人机交互、人工智能领域国际顶级期刊和会议发表论文,包括IEEE TVCG, ACM CHI, ACM CSCW, AAAI等,并获得可视化领域国际会议IEEE VIS2022最佳论文提名奖2项、IEEE PacificVis2018最佳论文提名奖、ChinaVis2020最佳论文奖。她曾获2022年度中国图象图形学学会自然科学奖二等奖(排名2),并入选2019年福布斯中国30岁以下精英榜(科学领域),2023年度ACM SIGCHI中国新星奖。她主持了国家自然科学基金1项、省部级自然科学基金1项。同时,她担任了IEEE VIS2022-2023Meetup主席和IEEE PacificVis2020海报主席。


报告摘要

人工智能技术在设计领域的应用正经历飞速发展,人机协同设计成为研究热点。本次报告讲系统梳理设计师与人工智能协作的交互模式,提出一个理论框架来理解人机协同设计。报告从系统文献综述入手,通过定量和定性分析,发现了六种核心的人机交互模式:人工智能赋能设计师的问题探索、思维激发、内容创造和质量检验能力;设计师也可通过能力训练和行为规范来强化人工智能系统。在此基础上,报告进一步总结出五个通用的底层交互维度:互动范围、使用门槛、主导权、敏捷度和显现度。这些维度与前述六种模式共同构成了一个全新的理论框架,为理解人机协同设计的交互提供了新视角。报告还将介绍基于该框架的应用案例,展示其在设计人机协作系统中的指导意义。最后,将对人工智能与设计融合发展的前景进行展望,讨论未来可能的研究方向和需要关注的挑战。



10:20-10:40

《人机交互赋能文化创新:新工艺,新科技,新创意

 刘冠宏

设计创意学院助理教授、iDVX实验室骨干


刘冠宏,同济大学设计创意学院助理教授,硕士生导师,中国计算机学会人机交互专委会执行委员。她具有艺术与科技的双重背景,于2023年毕业于清华大学,获得设计学博士学位;本科和硕士分别毕业于中央美术学院(设计学院)和清华大学(计算机科学与技术系),主要研究方向是人机交互、智能设计与文化创新。近年来,刘冠宏一直践行以智能技术为手段、通过多学科交叉的方式助力传统文化的传承创新,已在交互设计顶级国际刊物上发表相关论文10余篇,包括ACM SIGCHI, ACM UIST, ACM Ubicomp;授权多项专利,具有广泛的参展经历,并获得优秀博士学位论文荣誉一项。个人学术网站见:www.liuguanhong.net。

报告摘要

以传统艺术为代表的优秀传统文化,需要通过与时俱进的创新走入大众的生活,从而得以活态延续。在当今智能时代,随着AIGC、计算机辅助设计与制造等技术的迅猛发展,为艺术的创意和表达提供了前所未有的空间。报告人的研究领域立足于人机交互与文化创新的交叉点上,面向文化的创新与再造,探索智能辅助设计工具与智能材料,为传统文化在现代生活寻找新落地场景,使得大众从文化传承的旁观者变为参与者,为我国文化保护事业贡献新思路。报告人将分享自己在传统艺术与人机交互结合下的若干创新实践,并为在艺术与科技相融合视角下的人机交互研究者带来启示。



10:40-11:00

计算设计中的新制造:从3D打印到4D打印

 袁潮

iDVX实验室2022级博士生


目前在同济大学智能大数据可视化实验室攻读博士学位,硕士毕业于清华大学美术学院工业设计系,主要研究方向为计算设计、人机交互和计算机图形学。

报告摘要

3D打印技术在多个领域得到了广泛应用,为设计的快速原型化提供了便捷的途径。然而,对于复杂曲面的制造,3D打印往往需要使用支撑结构,这不仅浪费材料,还使得后期处理变得复杂。为了实现无需支撑的复杂曲面制造,并便于运输,报告首先简要回顾了通过平面制造工艺实现曲面的关键技术和方法。接着,介绍了运用3D打印和路径优化技术来实现快速制造大型复杂曲面的流程。为了应对曲面分割带来的组装复杂问题,报告进一步介绍了一种通用的4D打印技术,该技术通过加热平板自成型为目标曲面,并通过多种应用案例和实验验证了其有效性。最后给出了4D打印在智能制造领域里未来研究方向的思考。




11:00-11:20

《大语言模型影响下的可视化研究趋势》

 郭姝男

美国 Adobe 研究院 Research Scientist、iDVX 2019届博士毕业生


郭姝男,美国 Adobe 研究院 Research Scientist,2019年在查宏远教授和同济大学曹楠教授的指导下获得华东师范大学软件工程博士学位,主要研究方向是信息可视化与可视化分析,目前致力于智能可视化生成与推荐在 Adobe Experience Cloud(体验云)产品上的应用。




11:20-11:40

从公众视角理解可视化的设计缺陷

 蓝星宇

复旦大学青年副研究员、iDVX 2022届博士毕业生


蓝星宇,复旦大学新闻学院青年副研究员。她于同济大学获设计学工学博士学位,并于iDVX Lab开展数据可视化相关研究。她的主要研究方向为数据叙事与传达、用户体验、人机交互、智能传播等。近年来在IEEE VIS、ACM CHI等CCF-A期刊及会议上发表论文10余篇。任CSIG-VIS可视化与可视分析专委会委员及VIS、CHI等刊物审稿人。曾获中国数据内容大赛金奖、中国数据新闻大赛一等奖、中国数字人文开放数据创新研究大赛一等奖等。个人主页:https://olivialan.github.io/。




11:40-12:00

人机交互中的计算理性》

 史丹青

芬兰人工智能中心与阿尔托大学博士后研究员、iDVX 2022届博士毕业生


芬兰人工智能中心与阿尔托大学博士后研究员,此前他于同济大学智能大数据可视化实验室获得工学博士学位,并先后在斯图加特数据仿真中心任访问研究员,以及微软研究院任实习研究员。他主要从事人机交互与信息可视化研究,在相关领域国际学术与期刊(ACM CHI,IEEEVIS,TVCG,CGF等)发表论文十余篇,并担任部分会议程序委员会委员与会议审稿人,曾获ACM CHI与IEEE PacificVis最佳论文提名奖,以及IEEE VIS与ChinaVis等最佳论文海报提名奖等。

报告摘要
在人机交互中,认知科学和机器学习的共同进步催生了新的人类行为建模方法,它能更好地解释人类行为的自适应性。该方法遵循计算理性理论,在此理论指导下,人类行为在受到用户认知所隐含的计算限制下,为实现预期效用最大化而进行策略调整。建立基于该理论的计算模型涉及三个阶段:1) 指定奖励和认知资源;2) 制定一个顺序决策问题,控制资源以最大化预期奖励;3) 使用深度强化学习等方法来近似最优策略解决方案。尽管这些模型成功地在日常任务中再现了类似人类的适应性行为,但建立起来却并不容易,有关策略优化、参数推理和模型选择的设计和决策阻碍了机器学习模型的有效开发。本次报告介绍了人机交互中计算理性的研究成果,列出了应对这一挑战的工作流程,并对关键决策点进行讨论。


主办单位


智能大数据可视化实验室





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创新中的iDVX Lab
同济大学智能大数据可视化实验室(Intelligent Big Data Visualization Lab)是同济大学中一个横跨 “设计创意学院” 及 “软件学院” 的以信息及数据科学为研究方向的创新实验室。
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