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我國科研團隊首次利用機器學(xué)習(xí)反求設(shè)計（machine-learning inverse design）實現(xiàn)三維矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技術(shù)的相關(guān)研究成果發(fā)表在國際頂級學(xué)術(shù)刊物《科學(xué)進展》上。該雜志為《科學(xué)》(Science)刊物旗下子刊，是一個涵蓋所有學(xué)術(shù)領(lǐng)域的開放性、綜合性科學(xué)刊物。這項光學(xué)全息技術(shù)領(lǐng)域的突破性研究，由上海理工大學(xué)莊松林院士和顧敏院士領(lǐng)銜的未來光學(xué)國際實驗室完成。研究中基于機器學(xué)習(xí)的反求設(shè)計，可精準且迅速地產(chǎn)生一個或多個任意三維矢量光場，有望應(yīng)用在超寬帶全息顯示、超安全信息加密以及超容量光存儲、超精確粒子操控等各個領(lǐng)域。光是一種電磁波，其在介質(zhì)中傳播的同時伴隨著電磁和磁場的振蕩，被稱為光的矢量特性。研究人員介紹，基于光波的橫波特性，光的振蕩通常被限制在與其傳播方向垂直的二維平面上。近些年，科學(xué)家研究發(fā)現(xiàn)光的振蕩可打破傳統(tǒng)二維平面的束縛，通過干涉產(chǎn)生縱向光振蕩，即形成第三維光矢量。但精確產(chǎn)生任意三維矢量光場仍是一個世界性難題。在物理學(xué)上，通過求解三維麥克斯韋方程可以正向得到一個三維矢量光場分布，但其不可控。顧敏科研團隊利用人工智能的機器學(xué)習(xí)反求設(shè)計，解決了這一難題，率先實現(xiàn)了三維矢量全息，并可精確地控制三維全息圖像中每個像素點的任意三維矢量狀態(tài)。顧敏介紹，這樣的操控是全方位的，包括對每個三維矢量光攜帶的信息進行編碼、傳輸和解碼，因而消除了傳統(tǒng)二維偏振光的束縛。“通過人工智能機器學(xué)習(xí)的新技術(shù)，我們首次實現(xiàn)了三維矢量光的操控，并將機器學(xué)習(xí)的算法延伸到光學(xué)全息中去。”機器學(xué)習(xí)在光學(xué)設(shè)計中扮演著越來越重要的作用。文章第一作者任浩然博士說：“我們研究證明訓(xùn)練后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效、快速地產(chǎn)生任意三維矢量光場，達到接近百分之百的準確性，極大地提高了光場調(diào)控的效率。”此外，這項發(fā)明為光學(xué)全息開辟了一條新道路，首次在全息中證明光的三維矢量狀態(tài)可以作為獨立的信息載體，實現(xiàn)信息的編碼和復(fù)用。顧敏表示，“這項發(fā)明不僅為下一代超寬帶、超大容量、超快速并行處理的光學(xué)全息系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，同時也為人們加深理解光與物質(zhì)的相互作用（例如粒子操控）提供了一個嶄新的平臺。”

研發(fā)階段/n內(nèi)容簡介：用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)所隱含的目標函數(shù)關(guān)系降維映射到二維平面上，自動生成目標函數(shù)的等值曲線，由此可展現(xiàn)出操作空間的面貌和特征，直接識別出最優(yōu)操作點或最優(yōu)操作區(qū)域，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的操作優(yōu)化，達到降低原料消耗和能量消耗、提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品質(zhì)量、把對環(huán)境污染降到最小的目的。技術(shù)指標：1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維優(yōu)化技術(shù)通過降維，在映射平面上能全景式的展現(xiàn)出多維空間的面貌和特征，可以根據(jù)優(yōu)化目標選擇最優(yōu)操作區(qū)域，最大限度的挖掘生產(chǎn)過程或裝備的潛力；2、當最優(yōu)操作點或區(qū)域不在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合區(qū)域

分析說明國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)的狀況和項目背景，項目基于什么，做了什么，形成了什么技術(shù)或產(chǎn)品，  主要創(chuàng)新點或優(yōu)勢（少寫理論，多介紹成果，精煉易懂，300 字以內(nèi)）。 高鐵組基礎(chǔ)設(shè)施中螺栓結(jié)構(gòu)處處可見，大量螺栓松弛檢測和擰緊工作依靠人工操作，不僅費事費   力且易漏檢漏測，為了降低勞動強度、提高工作效率和準確度，需設(shè)計一種專用雙臂機器人替代作業(yè) 者進行螺栓校驗和緊固工作。項目包括柔順軌跡規(guī)劃控制、協(xié)同緊固操作控制及環(huán)境和對象特征提取 等諸多研究難點。 項目基于該需求已經(jīng)在軌跡規(guī)劃控制方面做了大量研究，其中建立了關(guān)節(jié)剛度模型，并提出了考   慮運動和動力約束下的軌跡優(yōu)化方法，基于該方法能夠?qū)C器人實現(xiàn)快速、平穩(wěn)、準確的軌跡運動控制， 從而達到提高操作效率和操作精度的目的。

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本項目提出將多個龍伯透鏡單元組成陣列式分布，通過在透鏡底部布置多個饋源，可實現(xiàn)波束相控陣，同時智能化接收、發(fā)射多個波束，具有掃描角度大、覆蓋范圍廣的優(yōu)點。 

面向數(shù)字人的大規(guī)模生成需求，發(fā)展生成式人工智能理論，探索機器學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中自動化學(xué)習(xí)數(shù)字人建模方法，提出了高精度三維人臉重建技術(shù)、表情驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)、語音驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)三項世界領(lǐng)先的技術(shù)，以低成本、高效率生成可驅(qū)動的高保真數(shù)字人。該技術(shù)能夠極大提升數(shù)字人的生成質(zhì)量與生成效率，支持大規(guī)模高精度的數(shù)字人生成，具有廣泛的應(yīng)用前景。

本發(fā)明是一種人工氣候室的控制方法，通過傳感器元件實時檢測氣候室內(nèi)部的溫度、濕度，并用濾波器對信號進行濾波處理，濾除外界或傳感器干擾帶來的信號擾動。然后在考慮光照產(chǎn)熱作用的情況下，控制器采用帶預(yù)測的滯后魯棒控制處理算法，穩(wěn)定、準確地控制氣候室內(nèi)部的溫度、濕度，采用燈光分級前饋的方法直接設(shè)定光照度，最后通過執(zhí)行器作用于人工氣候室。該控制方法采用最少的操作動作，在最小能耗下實現(xiàn)人工氣候室溫度、濕度及光照的高效控制。

失眠障礙是一種普遍存在的睡眠障礙疾病，我國成年人中的患病比例高達30%，其主要表現(xiàn)為難以入睡、難以維持睡眠或睡眠質(zhì)量不佳，導(dǎo)致出現(xiàn)疲倦、注意力不集中、記憶力減退、情緒波動等負面影響，并且與多種疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的發(fā)生和發(fā)展密切相關(guān)。我國龐大的患者群體增加了對醫(yī)療資源的需求和社會負擔，對個人和社會經(jīng)濟造成重大影響。失眠障礙需要引起足夠的重視和關(guān)注，早期診斷是減少其對個人和社會危害性的有效方法。 目前臨床睡眠診斷主要依靠睡眠專家人工判讀多導(dǎo)睡眠圖（polysomnography，PSG），PSG技術(shù)同時記錄多個生理參數(shù)，如心電圖、腦電圖、肌電圖、眼電圖等，從而準確評估睡眠的各個階段和睡眠中的生理變化。然而，現(xiàn)代臨床睡眠診斷方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠專家人工進行診斷成本很高。例如，臨床診斷中標記一位患者的PSG數(shù)據(jù)并完成診斷，往往需要一位訓(xùn)練有素的睡眠專家數(shù)個小時的集中工作才能完成，無法應(yīng)對大規(guī)模睡眠障礙群體需求。此外，睡眠診斷存在個體差異，同一種睡眠障礙在不同人群中的表現(xiàn)可能不同，診斷結(jié)果需要根據(jù)患者的具體情況進行綜合評估和判斷。這些方法需要專業(yè)人員進行操作和解讀，費用昂貴，操作復(fù)雜，很難普及應(yīng)用。 人工智能技術(shù)可以幫助解決以上問題。人工智能技術(shù)可以在不需要專業(yè)人員干預(yù)的情況下，對失眠障礙進行自動化分析和診斷，具有高效性、低成本和易普及的優(yōu)點。此外，還可以在大數(shù)據(jù)層面上進行分析，深入探究失眠障礙的病理生理機制，從而更好地指導(dǎo)治療和預(yù)防措施的制定。 睡眠診斷是最為適合采用云平臺技術(shù)進行自動化診斷的領(lǐng)域，患者潛在群體數(shù)量龐大。本項目涉及基于人工智能睡眠醫(yī)學(xué)診斷技術(shù)的全系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，系統(tǒng)的診斷準確率目前為世界范圍內(nèi)第一。前期已經(jīng)服務(wù)于制藥企業(yè)睡眠類藥物評價、可穿戴消費級電子設(shè)備睡眠監(jiān)測等領(lǐng)域。目前市場上的類似產(chǎn)品均不具備臨床醫(yī)療級的診斷能力，本技術(shù)填補了市場空白。 圖1.本項目研發(fā)的原理樣機部件

基于智能視頻分析，采用5G+人工智能+邊緣計算等高新技術(shù)，實現(xiàn)對監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的火煙進行智能識別、實時分析報警。不依賴其他傳感設(shè)備，直接對視頻監(jiān)控區(qū)域的畫面的煙霧和火焰均可及時準確識別。 它具有自動掃描、自動識別、自動報警、自動定位的功能，通過系統(tǒng)智能識別，發(fā)現(xiàn)火情實時向后端監(jiān)控中心發(fā)送報警信號，同時會將火點位置在地圖上精確定位，一旦火災(zāi)確定，決策人員可以通過視頻追蹤、資源查詢、火情推演、預(yù)案管理等功能進行撲救會商并制定詳細的滅火作戰(zhàn)方案，達到快速消滅火災(zāi)的目的。 系統(tǒng)可協(xié)助管理人員，對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)火焰做到全天二十四小時實時分析及時報警。降低誤報和漏報現(xiàn)象，減少因火災(zāi)造成的生命和財產(chǎn)的損失，是人們同火災(zāi)做斗爭的有力工具。

人工智能邊緣實驗平臺為標準的2.5U機架式設(shè)備，配置20塊FPGA開發(fā)板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學(xué)員同時進行FPGA設(shè)計、調(diào)試、下載及相關(guān)驗證，并具備SoC網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA遠程調(diào)試技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)為教學(xué)實驗提供配套服務(wù)，實現(xiàn)在線實驗室的虛擬仿真技術(shù)。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.