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青年学者王晗丁:国际顶级期刊编委是“网红”
时间:2018-07-25 23:00:52来源:人工智能学院点击:

■通讯员 王丹 田臻 张丹 马晶晶

你是否对《西部世界》里那炫酷的人工智能”黑科技”感到赞叹?在真实生活中,这些”黑科技”已经有一部分成为现实,而在背后支撑这些精妙技术的则是计算智能中的优化方法。从事计算智能领域研究的西安电子科技大学王晗丁教授就是一个致力于将算法落地应用的年轻学者。自2010年师从人工智能领域知名专家焦李成教授,王晗丁就开始了她的计算智能科研之路,由于在多目标优化和数据驱动的优化方面的突出成绩,2017年,她获得陕西省优秀博士学位论文奖,2018年入选陕西省“千人计划”(青年项目)和西安电子科技大学“华山学者”菁英人才。

计算智能是受生物进化启发的模拟智能,即智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高。一般来说,计算智能包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。我们耳熟能详的“神经网络”、“深度学习”、“迁移学习”、“集成学习”以及“进化计算”等都是计算智能的子分支。

王晗丁的科研世界:数据驱动的进化优化

进化优化是一类借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作。与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法相比,它是一种具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织、自适应、自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。

进化优化算法虽然具有上述优势,但其假设并没有考虑实际问题函数评价的运算代价,这阻碍了进化优化算法的实际应用。比如,飞行器的设计中的函数评价是利用空气动力学仿真进行的,通常一次仿真需要以小时为单位的运算时间,那么需要上千次函数评价的进化优化算法无法在有限时间内搜索到最优解。

王晗丁致力于研究的数据驱动的进化优化恰好弱化了这方面的假设,数据驱动的进化优化处于进化计算、机器学习和数据挖掘的交叉领域,其将实际问题函数评价看作数据,利用已有成熟的机器学习算法训练得到近似的函数评价来辅助优化方法进行搜索,大大提高了传统进化优化算法实用性。王晗丁以实际工程应用为导向,分别在大数据和小数据驱动的进化优化方法研究方面进行创新并取得了不俗的成绩。

刻苦钻研:在大数据与小数据中游刃有余

大数据时代背景下,需要处理的数据和信息量都在不断的提高和增大,很多优化问题往往是大数据驱动的。如何利用进化优化方法高效解决这些大数据驱动的优化问题是一个具有现实应用意义的科学问题,在大数据驱动的优化问题的研究中,王晗丁要接受超高运算量的挑战。经过刻苦深入的研究,王晗丁采用成熟的数据挖掘技术学习数据中更高层次的知识,并以此建立不同精度的代理模型加速进化优化算法,该方法仅利用一年的历史急救病例数据即可搜索得到高效且经济的最优急救系统,为苏格兰政府提供了参考。相关研究成果《Data-driven surrogate-assisted multiobjective evolutionary optimization of a trauma system》于2016年发表于计算智能领域国际顶级期刊《IEEE Trans. on Evolutionary Computation》,并入选IEEE Computational Intelligence Society当季Spotlight文章。

工程优化应用中,很多问题由于实验或仿真的时间或资源代价高,均建模为小数据驱动的优化问题,但小数据驱动的优化问题却要面对数据不足的困难,王晗丁将集成学习的成熟方法融入数据驱动的进化优化算法以提高优化效率,攻克了这一难题。针对有少量在线数据的问题,她采用主动学习的方法充分利用在线数据改善集成的代理模型质量,进而加速优化搜索;针对没有在线数据的问题,采用bagging技术充分挖掘离线数据对于优化有用信息,使得算法能搜到相对满意的解。这两种方法都已经应用于机翼外形设计,在有限计算时间内搜索到具有更好空气动力学特性的解。

扬名四海:国际学术兼职的科普“网红”

在科研的修行之路上,王晗丁一直坚持开阔视野,紧跟国际前沿,2012年,本科直博第二年的王晗丁获得欧盟FP7 IRSES项目“Nature Inspired Computation and its Applications (NICaiA)”资助,远赴英国伯明翰大学计算机系进行为期一年的学术交流访问。这期间,王晗丁在高维多目标进化优化的研究方面多次独树一帜打破常规,提出了高效非支配排序方法-角排序(Corner Sort)、分别关注收敛性和多样性的双档案算法(Two_Arch2)和基于生物物种多样性定义的启发的指标PD,得到国内外同行的广泛认可。虽然王晗丁在高维多目标进化优化研究方面有突出创新,但是出于对科学研究的热爱和更深层次的精神追求她毅然决然的选择在博士毕业后去英国萨里大学计算机进行三年的博士后研究工作,进而拓宽研究思路。在此期间,王晗丁在将科研兴趣转移到数据驱动的进化优化的理论和应用研究,并取得了重要成果。

目前,王晗丁已是国际计算智能研究领域非常活跃的年轻学者,担任IEEE计算智能协会演化计算技术委员会(Intelligent Systems Applications Technical Committee of IEEE Computational Intelligence Society)Task Force “Intelligence Systems for Health”主席,且兼职进化计算领域国际顶级期刊IEEE Computation Intelligence Magazine和模式识别国际期刊Complex & Intelligent Systems编委(Associate Editor)。曾担任神经计算领域国际知名期刊Neurocomputing、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational IntelligenceIEEE Access客座编委(Guest Editor)。此外,多次参与进化计算国际顶级会议的组织筹办工作,包括连续多年组织GECCO研讨会和CEC特别会议。由于出色的工作能力,王晗丁将兼职CEC2019研讨会主席。

2016年的一个夜晚,身在海外的王晗丁读到《百年孤独》:“世界上正在发生不可思议的事情,咱们旁边,就在河流对岸,已有许多各式各样神奇的机器,可咱们仍在这儿像蠢驴一样过日子”。她合上书长叹一口气,数据驱动的进化优化有那么良好的工业应用前景,可是国内却鲜有人知,于是她心里生起了一个念头——“办微信公众号,做白话有趣的科普”,毕竟所有科研的最终目的是垂直应用提高生产力。就这样,微信公众号“Handing_Wang”就创办了,两年间,王晗丁独自一人坚持更新了近150篇公众号文章,内容包括多目标优化和数据驱动的优化的基本科普和前沿介绍,由于其内容通俗语言诙谐,圈粉无数,粉丝们亲切的称呼她“网红丁”。

今年,结束了博士后的研究工作后,王晗丁选择重回母校成为一名年轻教授,因为她觉得回到祖国传业授道解惑同样是非常重要的事,她希望有更多年轻的学生加入计算智能的开拓研究中,为提高祖国科技实力添砖加瓦。

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青年学者王晗丁:国际顶级期刊编委是“网红”
发布时间:2018-07-25 23:00:52来源:人工智能学院点击:我要评论: 0

■通讯员 王丹 田臻 张丹 马晶晶

你是否对《西部世界》里那炫酷的人工智能”黑科技”感到赞叹?在真实生活中,这些”黑科技”已经有一部分成为现实,而在背后支撑这些精妙技术的则是计算智能中的优化方法。从事计算智能领域研究的西安电子科技大学王晗丁教授就是一个致力于将算法落地应用的年轻学者。自2010年师从人工智能领域知名专家焦李成教授,王晗丁就开始了她的计算智能科研之路,由于在多目标优化和数据驱动的优化方面的突出成绩,2017年,她获得陕西省优秀博士学位论文奖,2018年入选陕西省“千人计划”(青年项目)和西安电子科技大学“华山学者”菁英人才。

计算智能是受生物进化启发的模拟智能,即智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高。一般来说,计算智能包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。我们耳熟能详的“神经网络”、“深度学习”、“迁移学习”、“集成学习”以及“进化计算”等都是计算智能的子分支。

王晗丁的科研世界:数据驱动的进化优化

进化优化是一类借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作。与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法相比,它是一种具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织、自适应、自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地处理传统优化算法难以解决的复杂问题。

进化优化算法虽然具有上述优势,但其假设并没有考虑实际问题函数评价的运算代价,这阻碍了进化优化算法的实际应用。比如,飞行器的设计中的函数评价是利用空气动力学仿真进行的,通常一次仿真需要以小时为单位的运算时间,那么需要上千次函数评价的进化优化算法无法在有限时间内搜索到最优解。

王晗丁致力于研究的数据驱动的进化优化恰好弱化了这方面的假设,数据驱动的进化优化处于进化计算、机器学习和数据挖掘的交叉领域,其将实际问题函数评价看作数据,利用已有成熟的机器学习算法训练得到近似的函数评价来辅助优化方法进行搜索,大大提高了传统进化优化算法实用性。王晗丁以实际工程应用为导向,分别在大数据和小数据驱动的进化优化方法研究方面进行创新并取得了不俗的成绩。

刻苦钻研:在大数据与小数据中游刃有余

大数据时代背景下,需要处理的数据和信息量都在不断的提高和增大,很多优化问题往往是大数据驱动的。如何利用进化优化方法高效解决这些大数据驱动的优化问题是一个具有现实应用意义的科学问题,在大数据驱动的优化问题的研究中,王晗丁要接受超高运算量的挑战。经过刻苦深入的研究,王晗丁采用成熟的数据挖掘技术学习数据中更高层次的知识,并以此建立不同精度的代理模型加速进化优化算法,该方法仅利用一年的历史急救病例数据即可搜索得到高效且经济的最优急救系统,为苏格兰政府提供了参考。相关研究成果《Data-driven surrogate-assisted multiobjective evolutionary optimization of a trauma system》于2016年发表于计算智能领域国际顶级期刊《IEEE Trans. on Evolutionary Computation》,并入选IEEE Computational Intelligence Society当季Spotlight文章。

工程优化应用中,很多问题由于实验或仿真的时间或资源代价高,均建模为小数据驱动的优化问题,但小数据驱动的优化问题却要面对数据不足的困难,王晗丁将集成学习的成熟方法融入数据驱动的进化优化算法以提高优化效率,攻克了这一难题。针对有少量在线数据的问题,她采用主动学习的方法充分利用在线数据改善集成的代理模型质量,进而加速优化搜索;针对没有在线数据的问题,采用bagging技术充分挖掘离线数据对于优化有用信息,使得算法能搜到相对满意的解。这两种方法都已经应用于机翼外形设计,在有限计算时间内搜索到具有更好空气动力学特性的解。

扬名四海:国际学术兼职的科普“网红”

在科研的修行之路上,王晗丁一直坚持开阔视野,紧跟国际前沿,2012年,本科直博第二年的王晗丁获得欧盟FP7 IRSES项目“Nature Inspired Computation and its Applications (NICaiA)”资助,远赴英国伯明翰大学计算机系进行为期一年的学术交流访问。这期间,王晗丁在高维多目标进化优化的研究方面多次独树一帜打破常规,提出了高效非支配排序方法-角排序(Corner Sort)、分别关注收敛性和多样性的双档案算法(Two_Arch2)和基于生物物种多样性定义的启发的指标PD,得到国内外同行的广泛认可。虽然王晗丁在高维多目标进化优化研究方面有突出创新,但是出于对科学研究的热爱和更深层次的精神追求她毅然决然的选择在博士毕业后去英国萨里大学计算机进行三年的博士后研究工作,进而拓宽研究思路。在此期间,王晗丁在将科研兴趣转移到数据驱动的进化优化的理论和应用研究,并取得了重要成果。

目前,王晗丁已是国际计算智能研究领域非常活跃的年轻学者,担任IEEE计算智能协会演化计算技术委员会(Intelligent Systems Applications Technical Committee of IEEE Computational Intelligence Society)Task Force “Intelligence Systems for Health”主席,且兼职进化计算领域国际顶级期刊IEEE Computation Intelligence Magazine和模式识别国际期刊Complex & Intelligent Systems编委(Associate Editor)。曾担任神经计算领域国际知名期刊Neurocomputing、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational IntelligenceIEEE Access客座编委(Guest Editor)。此外,多次参与进化计算国际顶级会议的组织筹办工作,包括连续多年组织GECCO研讨会和CEC特别会议。由于出色的工作能力,王晗丁将兼职CEC2019研讨会主席。

2016年的一个夜晚,身在海外的王晗丁读到《百年孤独》:“世界上正在发生不可思议的事情,咱们旁边,就在河流对岸,已有许多各式各样神奇的机器,可咱们仍在这儿像蠢驴一样过日子”。她合上书长叹一口气,数据驱动的进化优化有那么良好的工业应用前景,可是国内却鲜有人知,于是她心里生起了一个念头——“办微信公众号,做白话有趣的科普”,毕竟所有科研的最终目的是垂直应用提高生产力。就这样,微信公众号“Handing_Wang”就创办了,两年间,王晗丁独自一人坚持更新了近150篇公众号文章,内容包括多目标优化和数据驱动的优化的基本科普和前沿介绍,由于其内容通俗语言诙谐,圈粉无数,粉丝们亲切的称呼她“网红丁”。

今年,结束了博士后的研究工作后,王晗丁选择重回母校成为一名年轻教授,因为她觉得回到祖国传业授道解惑同样是非常重要的事,她希望有更多年轻的学生加入计算智能的开拓研究中,为提高祖国科技实力添砖加瓦。

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