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继电保护测试仪—人工智能的关键技术与发展趋势表明

更新时间:2019-11-06      浏览次数:718

研讨会邀请了中国工程院院士谭建荣,介绍国内外智能机器人的研究现状和发展趋势。他提出,智能机器人的本质是和人一起协同工作,提高机器人智能化程度的关键在于人工智能技术的发展和应用。制造业是支撑人类生存和发展的基础产业,世界各国对制造业都是高度重视。而智能制造的核心在于提高机器的智能化程度,即人工智能技术的结合与应用。人工智能应该以知识库和知识工程为基础。“离开了知识,人工智能就空洞了,变成无源之水、无本之木。”谭建荣说,人之所以有智能,是因为人是有知识的,现在搞人工智能技术应用的核心就是知识工程。

谭建荣认为,过去,智能制造以机器为中心;现在,要强调人机和脑机交互。过去,强调个体智能,现在,要强调基于网络的群体智能。

此外,谭建荣还梳理了智能装备与智能机器人的关键技术,一是基于视觉的环境三维感知识别技术,二是多源头多数通道传感异构数据融合技术,三是基于环境理解的全局定位技术,四是多机协同的集群华交互与控制技术,五是大数据驱动故障诊断,六是大数据驱动的多模式融合学习,七是多约束下机器人运动路径规划,八是多任务自适应协同的群智决策技术,九是产品知识图谱与知识网络构建,十是机电液一体化云平台知识服务技术。

清华大学计算机系教授李涓子所作的《知识工程及其领域知识图谱构建》学术报告,阐述知识工程是人工智能非常重要的一个分支,是我们从看到数据、理解数据、转化知识和形成智能的转换过程,可以帮助我们做决策,让我们有更好的生活或者生产的方式。她总结了知识工程的三个关键技术,一是知识引导和数据驱动相结合的知识表示和计算;二是知识图谱技术平台化、建立知识引擎;三是知识图谱应用多样化、创新知识应用。

北京大学大数据科学研究中心特聘研究员朱占星介绍了机器学

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