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10月18日，記者從哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）獲悉，該校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院張永兵教授團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)自動化系季向陽教授團(tuán)隊(duì)合作，在“AI+擴(kuò)散動力學(xué)”領(lǐng)域取得重要研究進(jìn)展，為AI助力人類進(jìn)一步深入理解異常擴(kuò)散與復(fù)雜動力學(xué)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(jì)算科學(xué)》上。
在將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于異常擴(kuò)散的識別與表征過程中，如果觀測軌跡缺失了訓(xùn)練擴(kuò)散模型所需的關(guān)鍵特征，該方法將難以準(zhǔn)確識別觀測現(xiàn)象，進(jìn)而引發(fā)誤識別的風(fēng)險(xiǎn)。這一潛在的錯誤識別問題，成為了阻礙深度學(xué)習(xí)方法在擴(kuò)散動力學(xué)實(shí)際研究中應(yīng)用的重大障礙。
為此，研究團(tuán)隊(duì)針對現(xiàn)實(shí)世界場景中的復(fù)雜與未知擴(kuò)散動力學(xué)行為，首次提出可靠識別異常擴(kuò)散的深度學(xué)習(xí)框架，并借助人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究改變現(xiàn)有擴(kuò)散評估模式，探討了深度學(xué)習(xí)從經(jīng)驗(yàn)觀察中發(fā)現(xiàn)和分析未知擴(kuò)散模式的機(jī)會。
記者了解到，鑒于本研究的新穎性和重要性，《自然·計(jì)算科學(xué)》期刊邀請美國科羅拉多州立大學(xué)電氣和計(jì)算機(jī)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(jìn)行解讀與評述。他們認(rèn)為，該成果加強(qiáng)了人們對異常擴(kuò)散的理解，同時為使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行分布外檢測促進(jìn)新理論發(fā)展注入了新動力。
本文鏈接：http://www.3ypm.com.cn/news-8-9700-0.html我國科研團(tuán)隊(duì)在“AI+擴(kuò)散動力學(xué)”領(lǐng)域取得重要進(jìn)展
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