会议预告 | 清华大学"AI+X" 人工智能交叉学科前沿学术研讨会

学术   2024-11-16 01:00   辽宁  

 "AI+X" 人工智能交叉学科

前沿学术研讨会


人工智能技术正在逐渐改变世界。随着知识和技能生产方式的变化,许多传统学科也在借助人工智能发展交叉学科,实现自我的更新迭代,以适应时代与社会发展的前沿需要。


在此契机下,"AI+X" 人工智能交叉学科前沿学术研讨会将于2024年11月26日在清华大学举行。此次研讨会由Wiley与旗下工程领域期刊Journal of Engineering主编-清华大学王兵教授共同组织,论坛邀请到5名在人工智能交叉学科领域的国内顶尖学者,探讨人工智能与各学科的交叉应用,分享最新研究成果,促进学术交流与合作。通过此次活动,我们希望推动不同学科间的深度融合与创新发展。


论坛将通过线上线下同步直播,参与本次论坛,您将看到人工智能与网络安全、纳米材料、虚拟仿真、医学影像以及智能穿戴等多个热门领域的碰撞和融合,希望你有所收获!




论坛时间


2024年11月26日 

下午13:30 - 16:10 (北京时间)


参会方式


本次研讨会将于清华大学举行。线下开设50名限量线下观众席位,免费参与,先到先得!参与线下活动的观众, 有机会当面与学术讲者面对面交流,同时和Wiley编辑线下互动,深入了解学术出版。如果您确认可出席,欢迎扫码报名。


线下报名渠道


本次研讨会也将同步进行线上直播。扫描下方二维码,抢先预约注册!


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讲座嘉宾




张潇丹

研究员


中科院信息工程研究所



张潇丹,中国科学院信息工程研究所研究员,博士生导师,长期从事人工智能算法安全与应用、互联网信息分析和传播引导、区块链与人工智能相结合等方向研究并开展行业应用。近年来,主持或骨干参与国家发改委、科技部重点研发项目、中科院战略先导专项课题、国家部委项目等20余项,负责多个相关国家级试点示范工程和核心系统建设,包括“云— 边—链”智能协同智能计算平台、互联网信息分析与评估平台以及互联网算法智能分析平台等。已发表学术论文30余篇、学术报告40余篇,负责3 项国际和3项国家标准。


报告题目:大模型安全与治理


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近年来,以大模型技术为标志的生成式人工智能技术飞速进步,显著提升了通用智能的理解和创造能力。与此同时,一系列复杂且隐蔽的安全风险也随之浮现,对我国的网络空间安全治理格局构成了显著影响。本报告介绍了生成式人工智能大模型的技术背景及其当前应用发展现状,全面分析了国内外在人工智能领域的监管与治理举措。通过对比国内外的治理模式及其实施路径,并结合当前全球范围内的发展与应用现状,报告从技术产业发展、人工智能的内在风险、以及监管治理等多个维度,深入剖析了我国在人工智能发展及监管方面所面临的挑战与不足,在此基础上,进一步提出了针对性的发展策略与管理机制建议。




刘惠玉

教授


北京化工大学



刘惠玉,教授,博士生导师,国家杰出青年基金、国家优秀青年基金和牛顿高级学者基金获得者。2007年7月博士毕业于中国科学院理化技术研究所并留所工作,2013年9月至2014年9月在美国加州大学洛杉矶分校作访问学者,2015年11月起任北京化工大学教授。研究领域为生物医用材料,在Nat. Biotechnol.、Angew. Chem. Int. Ed.、J. Am. Chem. Soc.、Adv. Mater.等国际期刊发表论文120余篇,总引用12700余次,ESI高被引论文13篇,H指数53,授权发明专利19项。担任Wiley旗下Exploration期刊副主编,中国医药生物技术协会纳米生物技术分会常务委员。曾获北京市科学技术进步奖一等奖(排名3),北京市医学科技奖二等奖(排名2),中华医学科技奖青年科技奖,中国科学院卢嘉锡青年人才奖,北京市科技新星,京博科技奖-京博优秀博士论文奖优秀奖博士导师等荣誉称号。2019-2022年起连续入选Elsevier & Stanford公布的“标准化引文指标全科作者数据库”全球10万全科科学家年度影响力名单。


报告题目:纳米酶设计及其与人工智能融合展望


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纳米酶作为天然酶的高稳定性模拟物,在生物传感和疾病诊断领域展现出显著优势。然而,受限于传统的试错策略制备方式及底物浓度和催化产率的影响,其在催化治疗中的应用仍面临挑战。本课题组深入研究了卟啉-金属中心的电子结构,系统解析了其酶催化活性机制,并基于天然酶金属-氮(M-N)配位的类卟啉结构活性中心,开发了一系列具备类酶活性的纳米诊疗平台。此外,利用机器学习技术快速筛选并优化材料的分子结构与纳米特性,借助AI驱动的数据分析技术整合生物信息与材料性能数据,生成多尺度、个性化的材料模型,显著提升了材料的设计效率。本报告将详细介绍课题组在纳米酶理性设计和应用方面的最新研究进展,以及人工智能在辅助纳米酶构建中的应用展望,旨在为纳米酶的未来发展提供更精准和智能的思路。





赵昊

助理教授


清华大学智能产业研究院




赵昊,清华大学智能产业研究院助理教授,智源学者,光轮智能首席科学家,于清华大学电子工程系获得学士和博士学位,曾于英特尔中国研究院担任研究员,曾在北京大学从事博士后研究。他在CVPR/NeurIPS/SIGGRAPH/ICRA等学术会议以及TPAMI/IJCV等学术期刊上发表了50余篇研究论文,赢得过多项三维场景理解算法挑战赛的冠军,并主导研发了全球首个开源的模块化真实感自动驾驶仿真器MARS,在CICAI 2023获得Best Paper Runner-up奖项,被工业界广泛使用。其主导研发的渲染阶段可调整精度速度的神经渲染方法SlimmeRF于3DV 2024获得Best Paper奖项。


报告题目:生成式仿真为具身智能释放无限灵感


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生成式仿真技术正迅速成为具身智能发展的关键驱动力。具身智能,作为感知、理解并与物理世界交互的智能体,其发展受制于训练环境的复杂性和多样性。生成式仿真通过动态创建丰富多样的虚拟训练场景,为智能体提供了前所未有的训练机会,突破了传统仿真环境的限制。本次报告将结合具身智能在各个领域的实际应用,深入探讨生成式仿真如何推动智能体从预设任务走向真正的自主学习与创新。生成式仿真不仅提升了智能体的适应性和鲁棒性,还为它们提供了应对现实世界中复杂问题的创新灵感。该技术通过不断生成多样化的仿真场景,使得智能体能够在更加逼真的虚拟环境中进行有效学习,从而提高其面对真实世界时的表现。本次报告将通过具体实例,展示生成式仿真在自动驾驶、机器人技术、虚拟现实等领域的巨大潜力,以及其在推动具身智能发展中的核心地位。可以预见,生成式仿真必将为未来智能体的设计与开发工作开辟无限可能,并激发出源源不断的创新灵感。





杨静

主任


解放军总医院



杨静,解放军总医院第一临床医学中心超声诊断科副主任医师,博士。2001年毕业于第四军医大学临床医疗系,此后分别于2004年和2009年分别于第四军医大学和解放军总医院获得硕士及博士学位。2013-2014年于美国克利夫兰医学中心进行疼痛学的科研及临床学习并获取博士后学位。专注于各种骨科疾病相关的急慢性疼痛的诊疗,包括颈肩腰腿痛等脊柱源性疼痛和肩肘腕髋膝踝等各关节及周围软组织疼痛,以及带状疱疹后遗神经痛等神经病理性疼痛的诊疗。擅长超声引导下的疼痛微创介入治疗,包括药物注射及射频治疗。主要科研方向为肌骨超声在疼痛诊疗中的应用研究。


报告题目:AI加医学影像分析的技术探索


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从一名普通临床一线医生的角度,浅述个人对AI技术在临床医疗工作中应用的理解及困惑,分享个人在尝试利用AI图像识别技术解决肌骨超声诊疗技术困难的研究工作,包括AI有可能解决哪些临床医疗技术在执行和推广中的困难,在这个过程中遇到的阻碍等。




李翔

副教授


清华大学自动化系




李翔,清华大学自动化系副教授、博士生导师,入选国家海外高层次人才计划青年项目,长期从事机器人灵巧操作、人机交互、微纳机器人方向的研究。他近年来主持香港创新科技署项目、香港研究资助局项目、深圳科创委基础研究重点项目、国家自然科学基金项目(青年、面上、联合重点)、科技创新2030 -“脑科学与类脑研究”重大项目课题。他出版了一本由Springer发行的专著,共发表机器人领域高水平期刊与会议论文100余篇,包括:IJRR,TRO,Automatica,TAC,ICRA,IROS。他获得了机器人旗舰会议2017 IROS最佳应用论文入围奖(第一作者)、2024 ICRA最佳医疗机器人论文入围奖(唯一通信)。他带领团队获得了机器人旗舰会议2024 ICRA的机器人抓取操作挑战赛-手内操作赛道的冠军以及全部赛道的“最优雅解决方案”。他担任了IEEE Robotics and Automation Letters、IEEE Robotics & Automation Magazine、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、ICRA的编委,以及机器人高水平国际会议2023 IEEE International Conference on Real-time Computing and Robotics的程序主席。


报告题目:AI驱动的穿戴式机器人及其助老应用


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为了提高老年人生活质量,越来越多的辅助或康复类机器人产品被研发出来进入人类视野,在家居服务以及许多场景中发挥着重要作用。其中,最为典型的机器人设备之一为外骨骼机器人(Exoskeleton),它通过包覆在人体外围,检测人体运动意图为穿戴者提供助力。然而,目前大多数外骨骼在穿戴者或任务变化时无法相应调整助力策略,难以提供最贴合特定穿戴者和特定任务的个性化轨迹,助力效果有限。针对以上开放性问题,本报告将介绍AI驱动的穿戴式机器人研究进展。本报告提出了新型的本体感知在环优化方法,利用穿戴外骨骼过程产生的丰富数据,通过交互式学习方式生成兼顾表征细节和求解效率的可迁移个性化轨迹,提供针对不同穿戴者和多种任务的有效助力。本报告的研究成果将促进外骨骼机器人在家庭护理场景的广泛部署,帮助更多需要助力、支持的残老人士提高生活质量乃至改变生活方式,以应对我国加速到来的老龄化社会。




关于JOE期刊



Journal of Engineering 是Wiley旗下工程类完全开放获取的期刊,发表工程学多个领域的研究,包括化学工程、土木工程、计算机工程、电气工程、工业工程和机械工程。作为Wiley开放获取Forward Series期刊集群的一部分,该期刊提供简化、快速的出版体验,并高度重视科研诚信。作者将获得实用支持,以最大化其工作的传播和可发现性。



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