報告題目：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題、
約束程序設(shè)計與約束求解、
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿技術(shù)與應(yīng)用、
大規(guī)模離散優(yōu)化問題求解、
面向6G的無人機(jī)集群協(xié)作通信、
帶臨時障礙物的路徑規(guī)劃問題
報告人：李熙銘、李宏博、陳賀昌、王藝源、孫庚、胡書麗
報告時間：2023年5月27日上午8：30
報告地點(diǎn)：信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院324會議室
報告人簡介：李熙銘，男，吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，吉林大學(xué)唐敖慶青年學(xué)者。獲評吉林省優(yōu)秀博士畢業(yè)論文，ACM新星獎（長春分會）等獎勵。主要從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等方向研究，以項目負(fù)責(zé)人身份承擔(dān)國自然面上項目、青年基金、博士后面上項目、吉林省博士后擇優(yōu)資助項目、企業(yè)技術(shù)開發(fā)項目等；以骨干身份參與科技部2030人工智能重大項目、國自然區(qū)域聯(lián)合重點(diǎn)項目。累計發(fā)表學(xué)術(shù)70余篇，包括ICLR、ICML、ACL、AAAI、WWW、IJCAI、SIGIR、CIKM、ICDM、TNNLS、MLJ、KAIS等。長期擔(dān)任人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域頂級會議NeurIPS、ICML、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CVPR、ICCV、CIKM、WSDM等的高級程序委員會委員和程序委員會委員。
李宏博，東北師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，主要研究約束滿足問題建模與求解。主持國家自然科學(xué)基金青年基金項目、面上項目。圍繞約束求解核心算法，在該領(lǐng)域頂級會議CP、AAAI、IJCAI發(fā)表系列論文，提出的算法已被Choco、ACE等國際流行的約束求解器采用。
陳賀昌，吉林大學(xué)人工智能學(xué)院研究員，博士生導(dǎo)師，擔(dān)任吉林省邊防基礎(chǔ)設(shè)施專家，省委軍民融合辦專家。2018年獲吉林大學(xué)計算機(jī)軟件與理論專業(yè)博士學(xué)位，2015年11月-2016年12月，美國伊利諾伊大學(xué)（UIC）聯(lián)合培養(yǎng)博士，2017年7月-2018年1月赴香港浸會大學(xué)（HKBU）交流訪問。在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域著名國際期刊和會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，包括：IEEE TPAMI, TNNLS, TKDD, NeurIPS, AAAI, IJCAI, SIGIR, ICDE, WWW, EMNLP, WSDM等。獲授權(quán)國家發(fā)明專利4項，軟件著作權(quán)10余項，作為負(fù)責(zé)人主持國家級項目4項，總經(jīng)費(fèi)600多萬元。獲吉林省自然科學(xué)獎“一等獎”1項。主要研究方向包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、復(fù)雜系統(tǒng)、知識工程等。
王藝源，男，東北師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，吉林省高等學(xué)校智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，中國人工智能學(xué)會智能服務(wù)專委會委員，中國計算機(jī)學(xué)會理論計算機(jī)科學(xué)專委會委員。2017年于吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院獲得工學(xué)博士學(xué)位。2020年獲得吉林省青年人才托舉計劃。主要從事人工智能、算法設(shè)計及其應(yīng)用、邏輯推理、優(yōu)化求解等方向研究。主持并參與多項國家自然基金，在《Artificial Intelligence》《Journal of Artificial Intelligence Research》《Science China Information Sciences》《European Journal of Operational Research》、AAAI、IJCAI、CP等上發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，其中以第一作者或通訊作者發(fā)表計算機(jī)學(xué)會推薦A類論文10余篇，并多次受邀擔(dān)任IJCAI、AAAI等會議程序委員會委員。2020年國際遺傳與進(jìn)化計算會議（GECCO）攝像機(jī)布局算法競賽USCP賽道第三名；2022年國際MaxSAT比賽中包攬了完備組加權(quán)賽道和非加權(quán)賽道的冠軍和亞軍。
孫庚，吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，吉林大學(xué)“唐敖慶學(xué)者”青年學(xué)者，國家公派吉林大學(xué)-美國佐治亞理工學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士，信息與通信工程專業(yè)和數(shù)學(xué)專業(yè)雙博士后。曾獲得中國商業(yè)聯(lián)合會科學(xué)技術(shù)獎一等獎、ACM中國優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎等多項獎勵和榮譽(yù)稱號。入選國家“博士后創(chuàng)新人才支持計劃”、“吉林省青年科技人才托舉工程和”和“吉林省人才政策2.0版-D類人才（省域拔尖人才）”。近年來專注于無人機(jī)通信與網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)、移動智能計算和演化/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，包括IEEE TMC、IEEE JSAC、IEEE/ACM ToN、IEEE TCOM、IEEE TAP、IEEE IoT-J、IEEE CMOST、IEEE WCM、IEEE TIM、ACM TOSN、ACM TCPS、IEEE INFOCOM、IEEE GLOBECOM和IEEE ICC等高水平期刊和學(xué)術(shù)會議；主持國家自然科學(xué)基金面上項目、國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目、博士后創(chuàng)新人才支持計劃項目、中國博士后科學(xué)基金面上項目、吉林省科技發(fā)展計劃重點(diǎn)研發(fā)項目和吉林省自然科學(xué)基金項目等多個國家級和省部級科研項目；獲得授權(quán)發(fā)明專利10余項。現(xiàn)為中國計算機(jī)學(xué)會（CCF）高級會員、CCF物聯(lián)網(wǎng)專委會執(zhí)行委員、中國電子學(xué)會物聯(lián)網(wǎng)青年專技組委員和吉林省科協(xié)青年科學(xué)家沙龍執(zhí)行主席；擔(dān)任《SN Computer Science》期刊Associate Editor、《計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展》專題編委、WCMC期刊Guest Editor以及多個知名國際會議的TPC Member和Workshop Co-chair。
胡書麗，東北師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院講師，主要研究路徑規(guī)劃、圖論優(yōu)化問題求解。主持國家自然科學(xué)青年基金項目、吉林省科技廳、教育廳項目。針對動態(tài)環(huán)境下的單智能體以及多智能體路徑規(guī)劃問題提出了高效的求解算法，在研究領(lǐng)域的頂級會議ICAPS、IJCAI發(fā)表系列論文。
報告內(nèi)容簡介：
弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題：
現(xiàn)實(shí)世界中各專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜性和成本制約導(dǎo)致高成本的精準(zhǔn)標(biāo)注數(shù)據(jù)十分稀缺，因此面向低成本弱標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)范式——弱監(jiān)督學(xué)習(xí)，成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。在本次報告中，報告人主要介紹弱監(jiān)督學(xué)習(xí)研究的前沿問題和課題組近期的相關(guān)研究工作，包括半監(jiān)督文本分類、偏標(biāo)記學(xué)習(xí)、PU學(xué)習(xí)等。
約束程序設(shè)計與約束求解：
約束程序設(shè)計是解決現(xiàn)實(shí)世界離散組合搜索問題的一般方法。如何快速求解約束滿足問題一直是計算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)研究的重要問題之一。在本次報告中，我們將介紹約束規(guī)劃的背景、應(yīng)用以及約束求解算法的基本框架，最后介紹我們在約束求解核心搜索算法方向上取得的研究進(jìn)展。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)前沿技術(shù)與應(yīng)用：
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)的感知能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)合，可以直接根據(jù)輸入的環(huán)境信息控制智能體執(zhí)行各類動作決策，是一種更接近人類思維方式的人工智能算法。近些年，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能博弈、金融風(fēng)險控制和傳染病防控等方面取得了廣泛的應(yīng)用。例如：2016年，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架的AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍，推動了人工智能從理論研究到應(yīng)用落地的新一輪技術(shù)變革。本報告將介紹研究組在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)和應(yīng)用落地方面的近期研究成果。
大規(guī)模離散優(yōu)化問題求解：
離散優(yōu)化是應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)中優(yōu)化問題的一個分支，其應(yīng)用廣泛，涵蓋了各個領(lǐng)域，例如作業(yè)調(diào)度、資源分配、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計等。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，很多實(shí)際問題往往需要建模為大規(guī)模離散優(yōu)化問題進(jìn)而求解，這也給研究者帶來了新的挑戰(zhàn)。這類問題的解空間通常非常龐大，搜索過程困難且耗時。本報告將關(guān)注大規(guī)模離散優(yōu)化問題的求解方法和技術(shù)。首先，我們將介紹離散優(yōu)化問題的基本概念和常見的應(yīng)用領(lǐng)域。接著，我們將介紹兩類搜索算法來解決大規(guī)模離散優(yōu)化問題。
面向6G的無人機(jī)集群協(xié)作通信：
第六代移動通信（6G）將包含移動蜂窩通信、衛(wèi)星通信、無人機(jī)通信、水聲通信和可見光通信等多樣化的接入網(wǎng)絡(luò)，旨在構(gòu)建全球無縫覆蓋的“空天地海”一體化網(wǎng)絡(luò)。無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)6G“空天地海”全球立體組網(wǎng)中起到重要作用。然而，無人機(jī)通信和網(wǎng)絡(luò)的性能受限于能量和發(fā)射功率，同時還面臨諸多安全方面的挑戰(zhàn)。本報告將圍繞無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場景，重點(diǎn)介紹面向6G的無人機(jī)協(xié)作通信方法以及相應(yīng)的智能優(yōu)化策略。
帶臨時障礙物的路徑規(guī)劃問題：
路徑規(guī)劃問題作為一個經(jīng)典人工智能問題，在自動駕駛、倉庫物流、電子游戲等場景中都有應(yīng)用。動態(tài)環(huán)境下臨時障礙物的出現(xiàn)，時間維度的增加使求解空間變得巨大。在本次報告中，將主要介紹我們最近的兩個工作，如何打破空間對稱性和時間對稱性以提高動態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃效率。
