?html> 致力于h工智能研IӞ清华大学自动化系助理教授黄高——越是热门领域，要沉下?清华校友M

麻花影视免费观看电视剧琅琊榜,天美麻花星空视频,麻花星空MV,麻花影视在线看电视剧软件,麻花传媒MD034苏蜜清歌,2023麻花产精国品免费入口,麻花传MD034苏蜜清歌,麻花视频V3.2.2纯净版

新闻中心

致力于h工智能研IӞ清华大学自动化系助理教授黄高——越是热门领域，要沉下?/h2>
2021-03-31 | 刘静?赵婀?/span> | 来源 《h民日报?021q?3?0? |

32岁的清华大学自动化系助理教授黄高Q?span lang="EN-US">2015届博Q清华大学自动化p）Q在人工快速发展的潮里，沉下心来Q关注基性研I与关键核心技术攻养I同时保持开攑ֿ态，学习新知q付诸实c?/span>

通往人工的未来之路上Q他正全力奔跑?/span>

黄高在工作中。资料图?/span>

如果说以蒸汽技术驱动的W一ơ工业革命g怺人的肢体Q拓展了人类的力量，那么Q以C代h工智能技术ؓ驱动的新一轮科技革命和业变革则致力于拓展hcȝQ提升hcL力所能创造的价倹{?/span>

在清华大学自动化pd理教授黄高看来，“h工智能是我们q一代h不能错失的宝贉|遇。”而如何让机器更高效、智能，也成Z研究中最x的部分?/span>

q名32岁的青年学者，主要研究领域为深度学习和计算觉。他设计的密集连接卷U网l（DenseNetQ，论文单篇引用已超1万次Q广泛运用于d、光学、气象学{诸多领域。黄高也成ؓ国内计算觉领域第一作者论文被引次数最高的学者?/span>

U研的美妙，在于试拓展知识的边?/span>

深度学习是指计算机通过深度经|络Q实现跟cM的功能，是现在h工智能领域的热点研究方向之一Q已被应用于识别{许多领域?/span>

然而，?span lang="EN-US">2009q黄高刚开始攻d士学位时Qh工智能领域深度学习的工具q在发展中。优化算法等现在看来单到仅需一行代码的操作Q当时要靠一行行~程实现。许多研I者在探烦如何通过~减|络q接来降低模型复杂程度，黄高却另辟蹊径，希望通过增加跨层q接Q信息通道更加通畅Q让模型中的信息能更快速地向前传递?/span>

q一x无疑是大胆的Q也极具创新价倹{“不断摸索新的东西，做别人没做过的事情，与未知共处，才是U研最有魅力之处。”黄高说Q做U研最妙的就是尝试去触碰、拓展hcȝ识的边界?/span>

2016q_黄高提出了密集连接卷U网l的大胆设想。v初ƈ不被看好Q但他与合作者始l坚持，最l突破了传统深度|络的单向直铄构，提出全局密集跨层q接范式Qɼ经|络实现“连接数多而计量”，q一步提高了q算效率。这具有开创性的模型Q获得了首届世界人工大会最高奖SAIL先锋奖，被编入多本深度学习书c，也被q泛应用于医疗媄像处理、h脸识别、文本翻译、语韌别等人工应用场景?/span>

探烦未知是一仉险和成本很高的事Q“拓荒”\上，黄高隑օ遇到挫折。有时坚持很久却始终没有l果Q有时好不容易取得进展，却发现已有研I者抢先一步。“研I受阻，沮是难免的。我们需要一股韧Ԍ坚持下去Q将x最l{化ؓ现实。”黄高说?/span>

服务好生活Q是人工的重要?/span>

黄高的研I大多源于日常生zM的需求，他希望用键盘“搭建”出更多生活的美好场景。“服务h们的好生活Q是人工的重要命，也是U技向前发展的重要动力。”黄高说?/span>

d新冠肺炎疫情发生之初Q核酸检还没有q泛开展，肺部CT是重要的查手Dc但׃ȝ数量有限Q读片速度与诊断准率均受到媄响。曾在博士后期间做过d影像分析斚w工作的黄高开始思考，如何利用人工技术减d护工作h员的压力?/span>

攉数据、设计算法、开发系l……研I成果很快落地。黄高与解放军d院等单位联合开发了Z人工技术的CT影像快速辅助诊断系l，d快，准确率约?span lang="EN-US">96%Q能辅助ȝ更好地做断。去q?span lang="EN-US">2?span lang="EN-US">3月，q一pȝ?span lang="EN-US">120多家医院完成病例分析3万余例?/span>

如今Q计机视觉已成为黄高的重点研究领域之一Q他在图像识别方面的研究成果Q已应用臛_疗服务、企业生产、遥感图像等多个场景。“我们正在跟中科院声学研I所合作Q研Iv底声呐成像中目标的自动识别与跟踪Q可以用于v底勘探、救灄斚w。”黄高介l?/span>

不仅致力于热门应用研IӞ也关注基性研I与关键核心技术攻养Iq是黄高对于团队的要求?/span>

航空发动机的研制技术难度极大，需要反复实验、试飞，研制周期也很ѝh工智能可以帮上什么忙Q今q?span lang="EN-US">1月vQ黄高与物理学者开展合作，研究如何利用深度学习来提高空气流体力学模拟实验的效率?/span>

“h工智能不能满于LQ而应该带动业革新、推动科技整体发展。”黄高一直提醒自己，是在研I的热潮里，要沉下心来?/span>

面对学科的快速发展，要跟旉赛跑

q些q_x人工领域的研I者日益增多。黄高坦aQ“赶上了一个学U发展的潮Q对于研I者而言Q既q福又深感压力。?/span>

之所以幸，是因为有很多人朝向同一目标努力奔跑。h工智能领域的很多公司、学者都已开攄序源代码。开源深度学习框架、开源应用Y件、开源社区的快速发展，推动了研I互怿q和协同创新。黄高设计的深度学习框架也是开攄Q在他看来，“开攄、充满活力的研究环境Q能孕育出更多好成果。?/span>

之所以深感压力，是因为竞争很Ȁ烈。一台用支架高高架v的电(sh)脑、满屏算法、嘈杂高温的机房Q组成了黄高的科研日常。黄高习惯站着做研I来集中_Q“面对学U领域的快速发展，每个人都要跟旉赛跑。一斚w要时刻追t最新的研究势Q了解学术界的最新动态；一斚w要有很强的行动力Q一旦犹豫就很可能错失机会。”黄高说?/span>

“发展h工智能的故事才刚刚开始。”黄高介l，人工领域q存在很多未解的问题Q从基础理论、技术发展，到构Zh工智能相关的伦理规范Q都是科学家们面临的挑战。“努力突破它们，正是我们做科研的价值所在。?/span>

“预未来最好的方式Q就是创造未来。h工智能的前景很美好，值得我们Z全力奔跑。”黄高说?/span>

Q陈x参与采写Q?/span>


相关新闻