報(bào)告題目：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問(wèn)題、
約束程序設(shè)計(jì)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(wèn)題求解、
面向6G的無(wú)人機(jī)集群協(xié)作通信、
帶臨時(shí)障礙物的路徑規(guī)劃問(wèn)題
報(bào)告人：李熙銘、李宏博、陳賀昌、王藝源、孫庚、胡書(shū)麗
報(bào)告時(shí)間：2023年5月27日上午8：30
報(bào)告地點(diǎn)：信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院324會(huì)議室
報(bào)告人簡(jiǎn)介：李熙銘，男，吉林大學(xué)計(jì)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(píng)吉林省優(yōu)秀博士畢業(yè)論文，ACM新星獎(jiǎng)（長(zhǎng)春分會(huì)）等獎(jiǎng)勵(lì)。主要從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等方向研究，以項(xiàng)目負(fù)責(zé)人身份承擔(dān)國(guó)自然面上項(xiàng)目、青年基金、博士后面上項(xiàng)目、吉林省博士后擇優(yōu)資助項(xiàng)目、企業(yè)技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目等；以骨干身份參與科技部2030人工智能重大項(xiàng)目、國(guó)自然區(qū)域聯(lián)合重點(diǎn)項(xiàng)目。累計(jì)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(zhǎng)期擔(dān)任人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議NeurIPS、ICML、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CVPR、ICCV、CIKM、WSDM等的高級(jí)程序委員會(huì)委員和程序委員會(huì)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(mǎn)足問(wèn)題建模與求解。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目、面上項(xiàng)目。圍繞約束求解核心算法，在該領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議CP、AAAI、IJCAI發(fā)表系列論文，提出的算法已被Choco、ACE等國(guó)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(zhuān)家，省委軍民融合辦專(zhuān)家。2018年獲吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件與理論專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位，2015年11月-2016年12月，美國(guó)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(huì)大學(xué)（HKBU）交流訪(fǎng)問(wèn)。在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域著名國(guó)際期刊和會(huì)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(guó)家發(fā)明專(zhuān)利4項(xiàng)，軟件著作權(quán)10余項(xiàng)，作為負(fù)責(zé)人主持國(guó)家級(jí)項(xiàng)目4項(xiàng)，總經(jīng)費(fèi)600多萬(wàn)元。獲吉林省自然科學(xué)獎(jiǎng)“一等獎(jiǎng)”1項(xiàng)。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(shí)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(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能服務(wù)專(zhuān)委會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)委會(huì)委員。2017年于吉林大學(xué)計(jì)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(jì)劃。主要從事人工智能、算法設(shè)計(jì)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(xiàng)國(guó)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(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)推薦A類(lèi)論文10余篇，并多次受邀擔(dān)任IJCAI、AAAI等會(huì)議程序委員會(huì)委員。2020年國(guó)際遺傳與進(jìn)化計(jì)算會(huì)議（GECCO）攝像機(jī)布局算法競(jìng)賽USCP賽道第三名；2022年國(guó)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(jì)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(guó)家公派吉林大學(xué)-美國(guó)佐治亞理工學(xué)院聯(lián)合培養(yǎng)博士，信息與通信工程專(zhuān)業(yè)和數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)雙博士后。曾獲得中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、ACM中國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)等多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)和榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)。入選國(guó)家“博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)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(lèi)人才（省域拔尖人才）”。近年來(lái)專(zhuān)注于無(wú)人機(jī)通信與網(wǎng)絡(luò)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)智能計(jì)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(huì)議；主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目、博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃項(xiàng)目、中國(guó)博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目、吉林省科技發(fā)展計(jì)劃重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目和吉林省自然科學(xué)基金項(xiàng)目等多個(gè)國(guó)家級(jí)和省部級(jí)科研項(xiàng)目；獲得授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利10余項(xiàng)?，F(xiàn)為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）高級(jí)會(huì)員、CCF物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)委會(huì)執(zhí)行委員、中國(guó)電子學(xué)會(huì)物聯(lián)網(wǎng)青年專(zhuān)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(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展》專(zhuān)題編委、WCMC期刊Guest Editor以及多個(gè)知名國(guó)際會(huì)議的TPC Member和Workshop Co-chair。
胡書(shū)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(wèn)題求解。主持國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目、吉林省科技廳、教育廳項(xiàng)目。針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的單智能體以及多智能體路徑規(guī)劃問(wèn)題提出了高效的求解算法，在研究領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議ICAPS、IJCAI發(fā)表系列論文。
報(bào)告內(nèi)容簡(jiǎn)介：
弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問(wèn)題：
現(xiàn)實(shí)世界中各專(zhuān)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(wèn)題。在本次報(bào)告中，報(bào)告人主要介紹弱監(jiān)督學(xué)習(xí)研究的前沿問(wèn)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(lèi)、偏標(biāo)記學(xué)習(xí)、PU學(xué)習(xí)等。
約束程序設(shè)計(jì)與約束求解：
約束程序設(shè)計(jì)是解決現(xiàn)實(shí)世界離散組合搜索問(wèn)題的一般方法。如何快速求解約束滿(mǎn)足問(wèn)題一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)研究的重要問(wèn)題之一。在本次報(bào)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?cè)诩s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(lèi)動(dòng)作決策，是一種更接近人類(lèi)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(xiǎn)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(dòng)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(bào)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(wèn)題求解：
離散優(yōu)化是應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)中優(yōu)化問(wèn)題的一個(gè)分支，其應(yīng)用廣泛，涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域，例如作業(yè)調(diào)度、資源分配、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)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(wèn)題往往需要建模為大規(guī)模離散優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)而求解，這也給研究者帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。這類(lèi)問(wèn)題的解空間通常非常龐大，搜索過(guò)程困難且耗時(shí)。本報(bào)告將關(guān)注大規(guī)模離散優(yōu)化問(wèn)題的求解方法和技術(shù)。首先，我們將介紹離散優(yōu)化問(wèn)題的基本概念和常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域。接著，我們將介紹兩類(lèi)搜索算法來(lái)解決大規(guī)模離散優(yōu)化問(wèn)題。
面向6G的無(wú)人機(jī)集群協(xié)作通信：
第六代移動(dòng)通信（6G）將包含移動(dòng)蜂窩通信、衛(wèi)星通信、無(wú)人機(jī)通信、水聲通信和可見(jiàn)光通信等多樣化的接入網(wǎng)絡(luò)，旨在構(gòu)建全球無(wú)縫覆蓋的“空天地?！币惑w化網(wǎng)絡(luò)。無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)現(xiàn)6G“空天地?！比蛄Ⅲw組網(wǎng)中起到重要作用。然而，無(wú)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(shí)還面臨諸多安全方面的挑戰(zhàn)。本報(bào)告將圍繞無(wú)人機(jī)網(wǎng)絡(luò)典型應(yīng)用場(chǎng)景，重點(diǎn)介紹面向6G的無(wú)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(shí)障礙物的路徑規(guī)劃問(wèn)題：
路徑規(guī)劃問(wèn)題作為一個(gè)經(jīng)典人工智能問(wèn)題，在自動(dòng)駕駛、倉(cāng)庫(kù)物流、電子游戲等場(chǎng)景中都有應(yīng)用。動(dòng)態(tài)環(huán)境下臨時(shí)障礙物的出現(xiàn)，時(shí)間維度的增加使求解空間變得巨大。在本次報(bào)告中，將主要介紹我們最近的兩個(gè)工作，如何打破空間對(duì)稱(chēng)性和時(shí)間對(duì)稱(chēng)性以提高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃效率。
