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10月18日，記者從哈爾濱工業(yè)大學（深圳）獲悉，該校計算機科學與技術(shù)學院張永兵教授團隊與清華大學自動化系季向陽教授團隊合作，在“AI+擴散動力學”領(lǐng)域取得重要研究進展，為AI助力人類進一步深入理解異常擴散與復雜動力學行為邁出開創(chuàng)性一步。相關(guān)研究成果于近日發(fā)表在《自然·計算科學》上。
在將深度學習方法應用于異常擴散的識別與表征過程中，如果觀測軌跡缺失了訓練擴散模型所需的關(guān)鍵特征，該方法將難以準確識別觀測現(xiàn)象，進而引發(fā)誤識別的風險。這一潛在的錯誤識別問題，成為了阻礙深度學習方法在擴散動力學實際研究中應用的重大障礙。
為此，研究團隊針對現(xiàn)實世界場景中的復雜與未知擴散動力學行為，首次提出可靠識別異常擴散的深度學習框架，并借助人工智能驅(qū)動的科學研究改變現(xiàn)有擴散評估模式，探討了深度學習從經(jīng)驗觀察中發(fā)現(xiàn)和分析未知擴散模式的機會。
記者了解到，鑒于本研究的新穎性和重要性，《自然·計算科學》期刊邀請美國科羅拉多州立大學電氣和計算機工程系阿德里安·帕切科·波佐博士和迭戈·克拉普夫教授對這一成果進行解讀與評述。他們認為，該成果加強了人們對異常擴散的理解，同時為使用深度學習進行分布外檢測促進新理論發(fā)展注入了新動力。
本文鏈接：http://www.3ypm.com.cn/news-8-9610-0.html我國科研團隊在“AI+擴散動力學”領(lǐng)域取得重要進展
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