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平行科学:大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系

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学术前沿 2024年第14期 64-79页

作者：王飞跃缪青海中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京怀柔平行传感智能研究院

智能大模型技术作为智能产业与新质生产力的典型代表,正掀起人类社会变革的新浪潮,并加速推动科学研究范式的转变,在人工智能驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)中起着越来越重要的作用,推动以“三个世界、三种技术、三类科学家、三... 详细信息

智能大模型技术作为智能产业与新质生产力的典型代表,正掀起人类社会变革的新浪潮,并加速推动科学研究范式的转变,在人工智能驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)中起着越来越重要的作用,推动以“三个世界、三种技术、三类科学家、三种模式”为特点的平行科学新范式的形成。从虚实互动之平行智能的角度看,大模型技术在数学、生物学、健康与医学、化学、材料科学和天文学等领域都取得了一定的成绩。未来应基于平行科学的“三个世界”,利用“三类知识”,整合“三类科学家”,构建服务于AI4S研究的智能生态系统,特别是联邦生态系统的基本框架。

关键词：人工智能大模型 AI4S 平行智能平行科学

数字科学家与平行科学:AI4S和S4AI的本源与目标

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中国科学院院刊 2024年第1期39卷 27-33页

作者：王飞跃王雨桐中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必... 详细信息

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必须积极应对。

关键词：人工智能智能科技平行智能基础模型数字科学家平行科技分布式自主科学

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变通讯条件下弹群火力分配方法

指挥与控制学报 2024年第1期10卷 106-111页

作者：郭卫燕鲁涛王硕阎岩中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国航天科技创新研究院北京100076

多导弹-多目标的空地战斗中,通过最优火力分配实现打击毁伤最大化,是取得战斗胜利的重要因素。传统火力分配方法默认弹载通讯条件稳定且不受干扰,将火力分配问题转化为最优求解问题。但实际战斗中,弹群受到来自敌方的固定及机动电子干扰... 详细信息

多导弹-多目标的空地战斗中,通过最优火力分配实现打击毁伤最大化,是取得战斗胜利的重要因素。传统火力分配方法默认弹载通讯条件稳定且不受干扰,将火力分配问题转化为最优求解问题。但实际战斗中,弹群受到来自敌方的固定及机动电子干扰,通讯条件受到极大挑战,考虑攻击前的通讯变化成为智能弹群发展的趋势。针对变通讯条件下的弹群火力分配问题,提出一种基于知识引导和遗传算法相融合的火力分配方法,实现变通讯条件下最优火力分配方案的稳定求解,仿真实验结果表明,该算法可以有效解决变通信条件下弹群针对目标的火力分配问题,为多导弹-多目标空地作战的火力分配决策提供支持。

关键词：火力分配弹群变通讯改进遗传算法

智能区块链与区块链智能:构筑DePIN的基础设施智能

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智能科学与技术学报 2024年第1期6卷 5-16页

作者：李娟娟管桑田秦蕊侯家琛王飞跃中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078

去中心化物理基础设施网络是未来数字社会不可或缺的基石,它将传统依赖于集中式控制和管理的物理设施转变为由社区驱动且自主治理的新型基础设施网络,而区块链与人工智能(artificial intelligence,AI)技术的深度融合在其中起到了关键的... 详细信息

去中心化物理基础设施网络是未来数字社会不可或缺的基石,它将传统依赖于集中式控制和管理的物理设施转变为由社区驱动且自主治理的新型基础设施网络,而区块链与人工智能(artificial intelligence,AI)技术的深度融合在其中起到了关键的赋能作用。为此,首先强调有机结合“AI赋能区块链”与“区块链赋能AI”,形成协同增效的双向闭环回路,以构建真正意义上的智能区块链,从而实现区块链智能新范式。其次,提出智能区块链的新型技术架构:一方面,将智能性内嵌至传统区块链架构的每一层,以培育从基础智能到基础设施智能再到应用智能的区块链智能生态;另一方面,为实际智能区块链构建与之对应的人工的智能区块链,并通过二者的虚实反馈与平行执行,形成从静态规则导向到动态适应演进的区块链智能生态。然后,从智慧合约、去中心化身份、知识管理、自主治理等角度辨析区块链智能的核心智能属性。最后,概述区块链智能的典型应用场景及面临的关键挑战。积极推进智能区块链与区块链智能技术的研究与发展,有助于构筑未来数字时代的核心基础设施。

关键词：去中心化物理基础设施网络区块链智能智能区块链 Web 3.0 基础智能基础设施智能

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基于区块链的联邦学习:模型、方法与应用

自动化学报 2024年第6期50卷 1059-1085页

作者：李程袁勇郑志勇杨东王飞跃中国人民大学数学学院北京100872 中国人民大学交叉科学研究院北京100872 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学系统工程研究所中国澳门999078

近年来,人类社会快速步入大数据时代,数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题.联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式,致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型,... 详细信息

近年来,人类社会快速步入大数据时代,数据安全与隐私保护已成为发展大数据生态及相关数字经济的关键问题.联邦学习(Federated learning)作为分布式机器学习的一种新范式,致力于在保护数据隐私的同时从分布式本地数据集中训练全局模型,因而获得了广泛和深入的研究.然而,联邦学习体系面临的中心化架构、激励机制设计和系统安全等技术挑战仍有待进一步研究,而区块链被认为是应对这些挑战的有效解决方案,并已成功应用于联邦学习的许多研究和实践场景.在系统性地梳理现阶段区块链与联邦学习集成研究成果的基础上,提出基于区块链的联邦学习(Blockchain-enabled federated learning,BeFL)概念模型,阐述其中的若干关键技术、研究问题与当前研究进展,探讨该领域的应用场景以及有待进一步研究的关键问题,并讨论未来发展的潜在方向,致力于为构建去中心化和安全可信的数据生态基础设施、促进数字经济与相关产业的发展提供有益的参考与借鉴.

关键词：区块链联邦学习智能合约机器学习隐私保护

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城市大数据认知计算研究与应用进展

计算机科学 2024年第7期51卷 49-58页

作者：刘伟孙佳王鹏陈亚繁北京信息科技大学自动化学院北京100192 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190

城市大数据为城市运行状态估计与综合决策提供理论与行动支撑,而其多源异构、耦合度低及动态变化等特点给传统的集成分析带来极大挑战。认知计算适用于时变多维、复杂多样数据的分析与挖掘,并可对问题进行自适应学习与进化,是解决城市... 详细信息

城市大数据为城市运行状态估计与综合决策提供理论与行动支撑,而其多源异构、耦合度低及动态变化等特点给传统的集成分析带来极大挑战。认知计算适用于时变多维、复杂多样数据的分析与挖掘,并可对问题进行自适应学习与进化,是解决城市大数据问题的重要途径。文中以城市大数据为背景,根据城市大数据的不同类型结构等特点,针对性地按照认知流程的4个环节对相应处理方法进行归纳,并进一步从知识驱动、数据驱动以及知识与数据协同驱动的角度,对上述具体方法进行概念级分类。最终形成城市大数据认知流程中不同驱动方式的方法间有机协同,从感知理解到决策行为的城市大数据认知闭环。同时从应用领域多角度综述了城市大数据认知计算的研究与发展现状。最后讨论了认知计算在城市大数据建设领域面临的挑战,并对未来发展趋势和研究方向进行了思考和展望。

关键词：智慧城市大数据认知计算知识驱动数据驱动

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基于大语言模型的复杂任务自主规划处理框架

自动化学报 2024年第4期50卷 862-872页

作者：秦龙武万森刘丹胡越尹全军阳东升王飞跃国防科技大学系统工程学院长沙410073 暨南大学公共/应急管理学院广州510632 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院青岛266000

随着深度学习和自然语言处理技术的进步,大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力.尽管如此,它们在处理复杂任务时仍存在局限性,特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合.面向这一挑战,提出国内首个以军事游戏为... 详细信息

随着深度学习和自然语言处理技术的进步,大语言模型(Large language models, LLMs)展现出巨大潜力.尽管如此,它们在处理复杂任务时仍存在局限性,特别是在任务需要结合规划及外部工具调用的场合.面向这一挑战,提出国内首个以军事游戏为背景的中文的复杂任务规划与执行数据集(Complex task planning and execution dataset, CTPaE),以及一个基于LLMs的自主复杂任务规划(Complex task planning, CTP)处理框架AutoPlan.该框架可以对复杂任务进行自主规划得到元任务序列,并使用递进式ReAct提示(Progressive ReAct prompting, PRP)方法对已规划的元任务逐步执行.该框架的有效性通过在CTPaE上的实验及与其他经典算法的比较分析得到了验证.项目地址:https://***/LDLINGLINGLING/AutoPlan.

关键词：大语言模型工具调用多步推理深度学习

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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码

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基于YOLO轻量化的多模态行人检测算法

图学学报 2024年第1期45卷 35-46页

作者：苑朝赵亚冬张耀王嘉璇徐大伟翟永杰朱松松华北电力大学自动化系河北保定071003 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 天津新松智能科技有限公司天津301800

针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,... 详细信息

针对低光照环境下行人检测精度低和模型参数量大的问题,基于YOLO框架,提出一种轻量化的多模态行人检测算法EF-DEM-YOLO。采用轻量的ES-MobileNet作为主干特征提取网络,并在该网络中引入ECA和SE-ECA注意力机制模块,增强重要的通道特征,提高小目标行人的检测精度。在颈部网络中设计了基于深度可分离卷积的DBL模块,进一步缩减模型的参数量。另外,为了提高低光照条件下行人的检测精度,利用可见光模态和红外模态在不同光照条件下特征互补的特点,提出了基于图像熵的可见光与红外模态加权融合方法,并设计了融合模块EWF。相比与基准方法,该算法对于不同光照条件下的行人目标,模型的mAP提高55.5%,MR降低85.9%,模型的推理速度达到33.4帧/秒,并且均优于其他经典的目标检测算法,为边缘计算和低光照场景下的行人目标的实时检测提供了可能。

关键词：行人检测 YOLO 轻量化多模态深度可分离图像熵