跨學科、無邊界！INFH × SYSH聯(lián)合微論壇速覽
4月22日下午，一場聚焦科研探索、共謀合作機遇的學術(shù)對話——信息樞紐與系統(tǒng)樞紐聯(lián)合微論壇（INFH × SYSH Joint Mini-Forum）在香港科技大學（廣州）舉辦。
信息樞紐院長陳雷教授、系統(tǒng)樞紐院長李世瑋教授及兩大樞紐多名教授出席本次活動。論壇現(xiàn)場吸引了超過80位教職工及學生參與。數(shù)據(jù)科學與分析學域主任褚曉文教授主持論壇。
在致辭中，陳雷教授從開展科研合作時遇到的信息壁壘出發(fā)，指出這次論壇的宗旨所在。教育和研究領(lǐng)域的合作一直是香港科技大學（廣州）強調(diào)的兩大重點，后者在“桌面上的討論”較少。他指出，兩個樞紐的學科之間存在著許多交匯和創(chuàng)新的可能性，本次論壇呼吁教師們暢所欲言，探索彼此在教育和研究上合作的新起點。
李世瑋教授表示跨學科、無邊界才能通未來。此次兩大樞紐聯(lián)動、群聚精英對話是難得的合作機遇，這將是樞紐間建立長久合作關(guān)系的開始，未來樞紐也將嘗試建立獎勵機制以期促進科研合作。此外，他還特別指出論壇活動海報設(shè)計的巧思，采用兩大樞紐主題色進行交叉設(shè)計，學科交叉融合、學術(shù)研究合作的論壇主題盡顯。
論壇上，來自兩大樞紐、八大學域的21位教授圍繞各自的研究領(lǐng)域展開分享，旨在跨越學科邊界，實現(xiàn)信息互聯(lián)互通，謀求學術(shù)合作。這些分享不僅展現(xiàn)了不同領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的前沿進展，也為交流碰撞、靈感迸發(fā)帶來了可能性。
本次論壇的內(nèi)容主要包含五個主題：
機器學習理論
計算機視覺和計算機圖形學
人工智能與生物
高效的人工智能和計算
人工智能的應用
Part 1.?機器學習理論
人工智能學域副教授岳玉濤以“Multimodel Perception Fusion and Machine Consciousness”為題介紹了相關(guān)工作和研究興趣，其中他在工業(yè)界的項目經(jīng)驗非常具有吸引力。
數(shù)據(jù)科學與分析學域助理教授王文佳以“Machine Learning Theory and Nonparametric Statistics”為題介紹了他的不確定性量化和機器學習等近期研究成果。
人工智能學域和計算媒體與藝術(shù)學域聯(lián)聘助理教授王林以“Building Foundation Models for Intelligent Systems: A Bio-inspired Sensing Perspective”為題，介紹了他目前基于具象人工智能的基礎(chǔ)模型上的相關(guān)研究，強調(diào)了3D場景理解、地圖繪制和導航，以及智能系統(tǒng)的應用（XR，機器人）的應用。
Part 2.?計算機視覺和計算機圖形學
機器人與自主系統(tǒng)學域助理教授朱磊以“Deep Models for Vision and Healthcare”為題介紹了自己的研究領(lǐng)域和應用。
人工智能學域助理教授梁俊衛(wèi)以“Towards General Household Robots ”為題介紹了他的研究實驗室對通用家用機器人的關(guān)注，強調(diào)了人工智能和機器人在增強日常任務(wù)和家庭自動化方面的潛力。
機器人與自主系統(tǒng)學域助理教授宋杰以“4D reconstruction and its applications”為題，介紹了他在4D重建領(lǐng)域的研究及其應用。
計算媒體與藝術(shù)學域和人工智能學域聯(lián)聘助理教授王澤宇以“Synergistic 3D Content Creation with Human-Centered Generative AI”為題，從計算機圖形學的角度展開對人工智能內(nèi)容創(chuàng)作的研究的介紹。
Part 3.?人工智能與生物
生命科學與生物醫(yī)學工程學域助理教授劉克飛以“Decoding of neural signal during spatial navigation”為題，介紹了他在生命科學領(lǐng)域的研究工作，如通過收集神經(jīng)元信號，解碼動物移動的軌跡、定位。
數(shù)據(jù)科學與分析學域助理教授張延林以“Computational 3D Genomics”為題，展示了他結(jié)合機器學習和生物學的相關(guān)研究。
生命科學與生物醫(yī)學工程學域助理教授儲欞欏以“Cell face-recognition and medicine”為題，介紹了自己的研究領(lǐng)域和在細胞識別上的研究工作，并表達了與人工智能方面專家合作的意向。
Part 4.?高效的人工智能和計算
數(shù)據(jù)科學與分析學域主任褚曉文教授以“High-performance Machine Learning”為題，介紹了由他本人、羅瓊教授、文澤憶助理教授領(lǐng)導的專注于高績效機器學習的研究小組。該小組的研究領(lǐng)域包括高性能計算、GPU計算、數(shù)據(jù)分析等。他還強調(diào)了該小組在機器人、運輸、生物信息學和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等領(lǐng)域的研究興趣和合作意愿。
物聯(lián)網(wǎng)學域副教授Dirk Kutscher以“Distributed Computing as a Platform for Systems”為題，分享了他未來基于分布式計算展開的研究興趣。
物聯(lián)網(wǎng)學域助理教授陳煌栒以“Towards Efficient and Resilient Ubiquitous Intelligence”為題，介紹了開發(fā)高效系統(tǒng)的挑戰(zhàn)和限制，并討論了在合作感知中平衡性能和通信邊界的必要性，以及探索潛在防御機制的重要性。
Part 5.?人工智能的應用
智能交通學域助理教授鄭心湖以“Towards cooperative perception: an efficient selective multi-modal multi-vehicle information fusion”為題，介紹了智能交通領(lǐng)域中無縫連接和智能系統(tǒng)的概念，提出了一個關(guān)于合作感知的項目以及平衡性能和通信需求的挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)科學與分析學域助理教授李雷以“AI-driven Intelligent Driving”為題，分享了他在智能交通研究上遇到的挑戰(zhàn)，表達了與智能交通方面的專家的合作意向。
智能交通學域助理教授孫曉通以“Implications of Emerging Technologies on the Operations of Transportation Systems”為題，介紹了課題組如何理解這些新興生態(tài)技術(shù)及其對交通系統(tǒng)運營的相關(guān)服務(wù)的影響，以此提高交通系統(tǒng)的效率和可持續(xù)性。
智能制造學域助理教授杜娟以“Data Analytics for Smart Manufacturing”為題，探討了工業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)字化制造領(lǐng)域的研究主題和挑戰(zhàn)，強調(diào)需要跨學科的努力以及與數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的合作，以應對這些挑戰(zhàn)。
智能交通學域和數(shù)據(jù)科學與分析學域聯(lián)聘助理教授梁宇軒以“Deep Learning for Spatio-Temporal Data”為題，介紹了時空數(shù)據(jù)的概念及其在智慧城市中的應用。
智能交通學域助理教授韋瑋以“Intelligent planning of supporting infrastructure for new energy vehicles”為題，表達了她對新能源汽車領(lǐng)域中的人工智能和語言模型的興趣。
計算媒體與藝術(shù)學域助理教授Raul MASU以“HCI applied to Music practice: artistic visions and assistive technology”為題，介紹了他在人機交互音樂技術(shù)方面的研究工作，并展示了這些技術(shù)在多種人群場景中的應用。
最后一位分享嘉賓智能交通學域助理教授朱美新以“AI-driven intelligent driving”為題，介紹了對于駕駛行為、自動駕駛和一些智能交通的研究。
21位教授發(fā)言后，陳雷教授和李世瑋教授對本場論壇上的研究做出點評，討論了合作的重要性以及跨樞紐聯(lián)合項目提案的初步設(shè)想，強調(diào)了跨樞紐跨學域合作取得重大成果的潛力。
隨后的自由交流環(huán)節(jié)，兩個樞紐的老師更進一步地溝通探討。通過本次活動，老師們加深了對彼此的了解，也對今后跨學科合作充滿信心和期待。
INFH × SYSH聯(lián)合微論壇是學科交叉融合主題下，兩大樞紐對學術(shù)合作的積極探索。未來，兩大樞紐在科研工作、學術(shù)探索、機制建立等方面將繼續(xù)加強合作與交流，攜手打造良好的科研合作生態(tài)圈。
