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积极创新 助力新时代人工智能发展
发表时间 2018-01-29 10:16 来源 本站原创
  ——记北京理工大学自动化学院副教授辛斌   北京时间2017年7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。国家突然宣布:举全国之力,在2030年一定要抢占人工智能全球制高点。人工智能正式上升为国家战略。为了实现这个目标,党中央,国务院正式下文:即日起,从小学教育,中学科目,到大学院校,通通逐步新增人工智能课程,建设全国人才梯队。   人工智能时代来临,标志着“群体智能”作为一个新的研究方向,正在多学科前沿交叉领域中生机勃勃地发展起来。   “群体智能是把具有一定智能水平的个体通过组织、协作的方式表现出群体智能行为,这也是智能优化方向下的一个分支。而我目前的工作简单来说,更加侧重于通过协调智能系统的整体布局以及单个平台的控制调整,实现整个系统在决策、性能上的优化。”北京理工大学自动化学院副教授辛斌如是说道。长期以来,他将智能优化理论方法与传统方法结合,以期更好地运用到多智能体系统以及人机协作系统当中,为实现多智能体系统协同完成多样化任务,提供优质的技术和方法。   选定方向 扬帆起航   这是一个最好的时代,因为人工智能让我们的工作越来越轻松,让我们生活越来越舒畅;同时这也是一个最坏的时代,人类的尊严一再被机器所消蚀,不学习、不进步、不紧跟时代的发展就必然会被淘汰。如果说,以前几次技术革命,顶多是人的手、脚等身体器官的延伸和替代,这次人工智能则将成为人类自身的替代,它对人类社会家庭乃至整个社会的冲击,将是前所未有的。各行各业都面临着人工智能的挑战。可以预见,未来,可能没有一个行业能够离开智能这两个字。而智能之后,接踵而至的就是无人:无人超市,无人物流,无人加油站,无人驾驶,无人酒店……   辛斌与智能优化结缘,其间经历了不少波折。2000年高考结束后,他以鳌头之势进入北京理工大学信息科学技术学院,在这里踏上他的逐梦之旅。时值北京理工大学开展面向全校的拔尖式培养实验班,辛斌毫无意外被编入内。从计算机专业转向电子工程系,课程重点和发展方向自然也发生了不小的变化。3年实验班生涯结束,辛斌又一次面临了专业选择的难题。考虑到调整专业的局限性,以及近两年接触到的竞赛设计(数学建模竞赛、物理竞赛、电子设计等),辛斌决定做一番新的尝试。他表示,正是在数学建模竞赛过程中深刻感受到智能优化方法的魅力,瞬间燃起了他投身智能优化理论和方法研究的热情。   航向已定,只待扬帆。之后,专研理论方法、着手项目实践,辛斌在软、硬件系统开发和项目管理方面都得到了较为全面的能力提升。在导师陈杰教授的支持和指导下,他更是将智能优化理论研究拓宽发展,以多智能平台、人机协作系统的调节作为应用检验形式。他表示,各方面的研究虽然起步偏晚,但从工作进展和预期成果来看一切还算顺利。2013年,其博士学位论文被评为“北京市优秀博士学位论文”。次年,论文又获评第一届“中国自动化学会优秀博士学位论文”。   不仅如此,在第31届中国控制会议上,他与导师陈杰的论文“An Estimation of Distribution Algorithm with Efficient Constructive repair/Improvement Operator for the Dynamic Weapon-Target Assignment”,更是在49篇来自世界各地的高质量文章中脱颖而出,经过多轮严格的专家评审和会议评审,一举夺得第18届“关肇直奖”。此奖系目前我国控制理论界最高水平的青年学术奖项,以其严格的评审、高水平的获奖论文及获奖者出色的后续工作而在控制界享有很高的声誉。辛斌也因此成为该奖项设立18年以来的第23位获奖人(包括2位国际获奖人),北京理工大学建校以来的首位该奖获得者。   一路行来 硕果累累   响应现代国防需求,科学技术将作为武器装备发展基础,不断为高性能武器装备的研制注入新思想和新动力。近半个世纪以来,多学科知识的高度集成促成了精确打击武器、信息化武器、无人化武器等高精尖武器的诞生。与此同时,多个系统平台的操作协调,复杂智能设备的灵活运用等都蕴含了大量极具挑战的科学问题。如何彻底实现各个平台之间的信息无缝连接和横向共享,解决不同类型系统存在的群发性、单发性难题成为优化工作的重中之重。   为此,辛斌深入研究现代网络中心战下,先进作战系统指挥控制相关优化问题,提出一系列可靠、可行的优化方法和决策支持,为新型作战体系和作战背景下衍生的各种复杂难题提供出求解方法及工具。2014年1月,在国家自然科学基金青年科学基金与高等学校博士点学科专项科研基金助力下,他作为项目负责人,先后承担了“面向网络中心战的动态火力分配问题研究”“面向不确定条件下网络化作战的火力指挥系统研究”课题项目。同年,身担“973”专题负责人职责,他再次投入到“多智能体协同的分布式优化控制与人为干预研究”课题研究当中。科研之路,他马不停蹄,一路辛勤已撒下遍地芬芳。2007~2015年期间,他凭借联合参与项目接连4次拿下国防科技进步奖二等奖。2014年,又以“分布式协同控制的智能优化与稳定性”研究,获教育部高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)一等奖(本人排名第4)。   然而对他而言,相比荣誉,其背后蕴含的意义是更为鼓舞的。在他的讲述中,同行业者的肯定对于研究工作有着很大的积极意义。“研究涉及的范畴可能并不是所有人都能理解,当把成果铺展开来,奖项恰恰所表达的正是一种领域和同行业者的认可。”在他看来,积极的价值肯定是对研究最直接的反馈,这会使青年科研工作者深受鼓励,也会更加有利于长久性研究工作的坚持、坚定。科研的道路之上,有了同行者,更有了同理人,   “智能优化的应用非常广泛,甚至可以说智能优化是无处不在的。”辛斌说。确实,智能优化在国防安全领域有着不可替代的作用,在民用领域则更为广泛地涉及产品经济发展、环境治理程序、救灾援助工作等多个方面。   以救援救灾为例,我国地域辽阔,地形地势复杂多样,依靠传统人力和单一形式进行救援很难解决任务中出现的多发性问题。如地震、泥石流等灾害发生时,无人车系统虽可以替代传统人力活动进行传输、搬运等工作,却因地形、地势的制约,不能及时有效地反馈救援进展、环境信息等动态变化状况。基于此点,辛斌从多平台系统协调优化作为切入点,主持开展了“面向多点动态集结任务的空地无人化移动平台分布式协同规划方法研究”项目。   针对空中与地面无人化移动平台(即无人机与无人车系统)的协同作业,项目旨在通过提供优化技术方法支持,实现无人平台解决森林救火、有毒气体泄漏检测与处理、核事故现场勘察与处理等复杂危险任务的大范围作业。他表示,在高度危险、任务点分散、时间敏感、蕴含多种不确定性、任务状态动态演化等多特征的事故现场,为了减少人员伤亡、提高任务执行效率,采用无人化移动平台执行这类任务是一种较为理想的解决方案。但在单个无人机和多个无人车的协同执行任务工程中,无人机自主航路的规划、无人车小组路线规划、组内任务分布等都将是需要进一步地设计研究优化的。他此次的研究目的就是想以一种更加灵活的形式,赋予空/地无人移动平台大范围自主协同作业的能力。通过建立起一套面向多点动态集结任务的无人机/无人车异构多智能体快速适应性鲁棒自主规划方法,从而为今后协同执行的此类复杂任务提供理论和方法支持。   除此之外,优化理论和方法的全面普适性,让辛斌并不拘泥于眼前。在浙江两化融合联合基金的重点支持下,“大中型造纸厂废水梯度资源化利用的智能优化控制方法研究”项目的开展如火如荼,他以合作方团队负责人的身份带队参与,带领北京理工大学团队就地考察,切合实际地提出优化方案,为系统智能优化控制找寻合适的方式方法,同时为环境的治理工作贡献一份力量。   传承创新 科教兴国   多年来,辛斌在各项研究中积极创新,取得了突出的成绩。研究论文发表在国内外权威期刊上,受到中国、美国、英国、波兰、西班牙、希腊、罗马尼亚、巴西、澳大利亚、新加坡、印度、伊朗、埃及等国内外众多学者的广泛引用。   在搜索优化的理论研究方面,辛斌针对黑箱优化的共性核心问题——探索(广度搜索)与开发(深度搜索)的权衡问题,提出了最优压缩定理。首次从搜索空间压缩角度揭示了二者权衡与问题难度的关系,分析了最优压缩模式和定位最优局部的最小探索性采样代价。与著名的No_Free_Lunch定理相比,最优压缩定理揭示了问题难度对最佳探索开发权衡方式的决定作用以及降低问题难度对于高效求解问题的重要性,为建立广泛问题优化求解性能理论奠定了基础。在该定理的指导下,针对火指控一体化涉及的典型优化问题提出了多种探索开发权衡策略,实现了问题的高效求解。   在混合优化算法设计方面,辛斌通过对国际上取得大量成功应用的不同混合优化算法的系统分析,建立起一种混合策略分类法,成为国际上很多学者分析和设计混合优化算法的参考标准。在复杂优化问题的高效求解算法设计方面,辛斌针对先进装备和作战指挥自动化涉及的具有不同难度特征的多类典型优化问题,将搜索优化理论与混合设计方法相结合,综合权衡对问题求解质量与快速性的要求,建立了高效的优化问题求解方法。   丰硕的成果固然令人欣慰,但辛斌更看重的是科研的价值意义以及研究中蕴藏的精神魅力。他一再强调,在探寻未知的路途中,勇于挑战和精益求精的态度是必不可少的。协调优化不能以“万金油”简单定义,也绝不是一个单纯的工具,它所存在的技术魅力是等待着科研人一步步去挖掘的。“优化本身是以高精尖的含义来确定的。如果问题简单,就没有必要再费心尽力去做一些无用功。正如杀鸡焉用牛刀,既然要做,就去做更具挑战、更加前沿的东西。”辛斌如是谈到。   也正是抱着这样的理念,辛斌严格要求自己,同时扛起为科研注入新鲜血液的大旗。 “学生从事研究的初衷可能各种各样,但从老师的角度出发,把学生培育好就是唯一的目的。”多年来的教育经验不会白费,如今辛斌有着更加清醒、深刻的理解。他注重学生的前期培养,倡导学生独立思考、自主实验,将师生关系推移到一个完全平行的交流平台。即便深谙科研文章的发表对于整个教育脉络的把控,他也不去提倡学生投文章、堆论文。在他看来,随着研究水平层次的递进,文章自然会水到渠成。比起导师,他更愿意同学生成为合作伙伴,分享思想经验,同时发掘年轻人的创新思维能力。对于有着优质发展前景的学生,他甘做其人生路上的一段助波,会毫不吝惜地将他们推向更广阔的平台。   传道授业,传承的不仅是知识。在辛斌看来,如今的作为离不开恩师陈杰教授的谆谆教导,也离不开良好的成长环境、学术氛围。在与记者畅谈的过程中,他始终心存着一份感激,对导师、对团队、也对过往经历。被问及未来规划,他并没有勾画多么宏伟的蓝图。表示当前还是要立足本职工作,同时跟随领域的发展和国家的需要,进行局部的动态调整。一手科研,一手教育,在学生工作层面,他仍不会放松,将会以足够的能力去承担相应的责任。   展望未来,辛斌将紧扣新时代对智能研究的重大需求,勇往直前,开拓创新,力争为我国的人工智能研究事业做出更为卓越的贡献。   专家简介   辛斌,1982年1月生,山东海阳人。北京理工大学自动化学院副教授,博士生导师。长期从事智能优化的基础理论、算法设计与应用方面的研究,同时面向先进作战装备与技术的发展与需求,从作战需求和工程实践中提炼具有共性的科学问题,以数学规划问题建模与先进优化方法研究为手段,对火力与指挥控制一体化涉及的动态武器目标分配、无人作战平台的任务规划、多平台的协同任务规划、作战资源部署、自动控制装置的多指标优化设计等多类关键科学问题开展了深入研究,取得了一系列研究成果。博士学位论文获北京市优秀博士学位论文以及中国自动化学会第一届优秀博士学位论文,在动态武器目标分配方面的研究获得第18届关肇直奖,在多目标优化方面的研究获国际期刊JACIII的2017年度青年学者奖、国际会议ISCIIA 2016的青年学者奖,混合优化方法设计方面的研究获国际会议IWACIII 2017的青年学者奖。获教育部自然科学一等奖1项、国防科技进步二等奖4项。共发表论文70余篇,其中SCI收录19篇、EI收录59篇,出版专著3部,获批专利6项。主持国家自然科学基金2项、973子课题1项、省部级项目3项(包括教育部博士点基金1项),参与国家自然科学基金项目3项(包括重大国际/地区合作项目1项、NSFC-浙江省联合基金项目1项)。获教育部自然科学奖一等奖1项,国防科技进步二等奖4项。国际期刊《Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics》的副编,北京自动化学会理事,控制理论专业委员会非线性系统与控制学组委员,自动化学会会员、人工智能学会会员、中国指挥与控制学会会员、IEEE计算智能学会会员。
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