中山大學(xué)物理學(xué)院副教授張云蔚
“非常感謝世界人工智能大會、上海市科協(xié)、上?萍及l(fā)展基金會授予我2023世界人工智能大會青年優(yōu)秀論文獎。這次獲獎讓我深刻感受到大家對于人工智能的關(guān)注,也堅定了我未來繼續(xù)從事‘AI for Science’的學(xué)術(shù)道路。”中山大學(xué)物理學(xué)院副教授張云蔚說。
今天,在上?茖W(xué)會堂舉辦2023世界人工智能大會青年優(yōu)秀論文獎頒獎儀式暨青年科學(xué)家論壇上,張云蔚與其他19名青年學(xué)者獲得了10個優(yōu)秀論文獎和10個優(yōu)秀論文提名獎。
為促進(jìn)人工智能領(lǐng)域青年人才成長,鼓勵創(chuàng)新性研究,WAIC組委會于2020年起設(shè)立“世界人工智能大會青年優(yōu)秀論文獎”,面向全球40周歲以下青年科學(xué)家開展人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀論文評選。迄今為止,評出40位優(yōu)秀論文獎獲得者、39位優(yōu)秀論文提名獎獲得者。今年獲獎?wù)咧,最小的只?5歲。青年學(xué)者在人工智能研究領(lǐng)域展現(xiàn)出蓬勃活力,讓評委們驚喜不已,將他們譽為改變未來的一股重要力量。
2萬個數(shù)據(jù)的“小模型”摘得大會最高獎
在今年7月舉行的2023世界人工智能大會上,張云蔚的《機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合阻抗譜技術(shù)預(yù)測鋰
電池老化》論文,獲得了世界人工智能大會最高獎項——SAIL獎。值得注意的是,她的獲獎?wù)撐牟]有用到當(dāng)下火熱的大模型,而是通過小模型實現(xiàn)了足量而快速的數(shù)據(jù)處理。
今年34歲的張云蔚是一位研究凝聚態(tài)物理的學(xué)者,一直將科研焦點放在鋰電池領(lǐng)域。預(yù)測鋰電池壽命是一件困難的事,因為電池老化是多個因素耦合的復(fù)雜問題,按照傳統(tǒng)方法檢測需要幾天時間。
在研究中張云蔚發(fā)現(xiàn),用電化學(xué)阻抗譜觀察電池老化情況是個不錯的方向,她給電池系統(tǒng)一個小激勵電流,電池內(nèi)部因電阻不同會對激勵電流產(chǎn)生不同反饋,由此可看出電池內(nèi)部情況。再將這一實驗數(shù)據(jù)交給AI建模,可以找出預(yù)測電池壽命的規(guī)律。
張云蔚通過采集三種不同溫度下的2萬個電化學(xué)阻抗譜數(shù)據(jù),利用AI建立數(shù)學(xué)模型,將檢測電池壽命時間縮短到15分鐘,且實現(xiàn)了高于工業(yè)水平10倍以上的精測精度。
這一“小模型”有望改變鋰電池新能源產(chǎn)業(yè)生態(tài)。張云蔚表示,我們還需要克服數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)安全等難題,這需要更多青年學(xué)者們一起努力,不斷開發(fā)更優(yōu)化的人工智能模型,將論文轉(zhuǎn)化成可用的科研成果。
青年的活躍思維是改變世界的力量
“世界人工智能大會青年優(yōu)秀論文獎是一個獨一無二的獎。”中國工程院院士、同濟(jì)大學(xué)講席教授蔣昌俊說,“這個獎會給中國人工智能帶來巨大活力和不可估量的貢獻(xiàn),我希望它能一直辦下去。”
四年來,世界人工智能大會青年論文獎的影響力不斷增強(qiáng)。今年收到海內(nèi)外投稿235篇,比上屆增加了80篇,展現(xiàn)了青年科學(xué)家和學(xué)者的參與熱情。來自美國、新加坡國、澳大利亞、英國等海外著名大學(xué)投稿數(shù)量,占總投稿數(shù)量的14%,展現(xiàn)了獎項的國際影響力。而不少論文都發(fā)表在CVPR、IEEE系列期刊等國際人工智能頂級學(xué)術(shù)會議或者權(quán)威期刊上,代表青年科學(xué)家和學(xué)者近年來的最高學(xué)術(shù)水平,很多論文已經(jīng)是學(xué)術(shù)高被引文章。
除了授獎之外,青年科學(xué)家論壇通過專題報告、對話·星思享,為青年科學(xué)家搭建溝通交流的平臺,分享最新的研究成果、探討前沿技術(shù)、分析市場趨勢、推動創(chuàng)新應(yīng)用,共同探討人工智能基礎(chǔ)理論研究、技術(shù)開發(fā)和場景應(yīng)用等,為學(xué)科發(fā)展與產(chǎn)業(yè)進(jìn)步提供借鑒,為科技創(chuàng)新蓄積源頭活水和前進(jìn)動能。
經(jīng)過三輪評審,由潘云鶴院士擔(dān)任組長、蔣昌俊院士擔(dān)任副組長的評審組選出10篇優(yōu)秀論文,覆蓋計算機(jī)視覺與模式識別、人工智能應(yīng)用、AI for Science(人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究)、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、智能機(jī)器人、智能芯片與系統(tǒng)、自然語言處理等7個細(xì)分領(lǐng)域。
(責(zé)任編輯:子蕊)