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袁燁教授、張海濤教授與丁漢院士創新交叉團隊合作發表論文

2019-11-01

    10月25日,《自然•通訊》(Nature Communications)在線發表了我校人工智能與自動化學院袁燁教授、張海濤教授與機械學院丁漢院士創新交叉團隊關于復雜信息-物理系統辨識與建模的交叉學科研究新成果,該論文題為《數據驅動辨識信息物理系統》(Data Driven Discovery of Cyber Physical Systems)。



  Cyber Physical Systems(CPS,信息物理系統)來源可追溯至上世紀50年代——1954年錢學森所著《Engineering Cybernetics》。CPS是集成計算、通信、控制技術以實現物理系統穩定、可靠、高效運行的新一代工程系統,正成為支撐和引領全球新一輪產業變革的核心技術體系。德國《工業4.0實施建議》將CPS作為工業4.0的核心技術, 《中國制造2025》提出,“基于信息物理系統的智能裝備、智能工廠等智能制造正在引領制造方式變革”。



  如何設計更優、更實用的CPS成為各產業實現資源優化再配置的關鍵。然而由于其缺乏離散信息處理機制與模型在線更新機制,傳統方法在面對具有非線性、時變特性的CPS系統建模問題時效果不佳,無法辨識客觀真實世界的復雜非線性動力學方程與離散信息流的深度耦合關系。

  為解決這一問題,這篇論文從數據驅動智能學習的角度,提出了一套基于CPS自動建模框架——與傳統方法相比,該框架通過設計機器學習算法對CPS所感知的信息流進行建模分析,辨識了CPS中多子系統非線性耦合動力學,挖掘了子系統之間的切換邏輯,揭示了CPS的演化趨勢規律。該框架具有較好的普適性,已成功應用在機器人、智能制造、智能電網等多個領域。它可為后續CPS的再設計、優化與控制提供重要理論保證,為智能制造夯實CPS機器學習理論基礎。

  該項研究成果拓展了現實物理空間與虛擬信息空間之間“人-機-物-環境”等多要素的信息映射、交互操作與協作共融,數據驅動辨識的信息物理系統為數據在線感知、知識動態學習、信息實時反饋提供了全新的研究思路,為實現智能制造過程信息深度融合、自主優化決策、精確控制執行提供了重要保障,對促進我國智能制造應用基礎研究具有重要意義。

  本文為我校創新交叉重點團隊的研究成果,人工智能與自動化學院為第一單位,數字制造裝備與技術國家重點實驗室為第一通訊作者單位。 除了袁燁、張海濤和丁漢外,論文作者還包括機械學院博士生唐秀川(創新計劃)、人工智能與自動化學院博士生周維、博士后李秀婷、代爾夫特理工大學助理教授潘為以及人工智能與自動化學院111引智計劃專家盧森堡大學教授Jorge Goncalves。該研究得到了國家自然科學基金委共融機器人重大研究計劃培育項目(91748112)、重點項目(U1713203,61751303)和我校HCP登峰計劃雙一流交叉學科博士生培養項目的資助,展現了我校人工智能、自動化和機械雙一流交叉學科的最新研究成果。

  全文鏈接: https://www.nature.com/articles/s41467-019-12490-1

來源:華中科技大學 新聞網

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