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學院新聞

轉載:科學家在AI賦能軟件工程集結創新領域獲進展

發布時間:2019-07-18     瀏覽量:

近日,記者從437bwin必贏國際官網獲悉,該校437bwin必贏國際官網教授何克清團隊,在AI賦能的軟件工程集結創新領域取得了重要研究進展。相關研究成果成為ISO國際標準系列及國家標準系列,實現了我國軟件原創技術成為ISO標準系列的首次實質性突破,并已經在我國企業“大智云移”融合創新的“異構集成”中成功應用,獲得中國發明協會發明創業成果獎一等獎。相關論文發表在IEEE TSC、IEEE Access以及《計算機學報》期刊,獲得13項國家發明專利授權。

目前,AI研究經歷著從感知智能到認知智能的發展,我國科技企業界AI融合技術發展迅猛。但是,AI及其賦能的AI系統,缺乏統一的科研范式、軟件范型,沒有形成理論體系和統一架構等,AI系統“碎片化”的軟件開發仍然處于“算法+編程”的初創階段。“大智云移”融合應用使得AI系統越來越復雜,對AI賦能的軟件工程提出了集結創新的挑戰。

何克清團隊突出源頭創新,從認知的信息論入手,揭示了大數據生命期AI信息學過程:數據—信息—知識-—價值(智能) —-意義(智慧),及其知識—語義綜合集成迭代式整合方法論。團隊提出并闡述了面向大數據生命期AI信息學的認知過程是大數據驅動AI系統的軟件范型;論述了在面向領域/主題的大數據認知的知識逐步豐富的條件下,再過渡到傳統科研第1、2、3范式融合統一的第4科研范式,被認為是大數據驅動的新一代AI系統軟件工程的重要變革之道。

何克清團隊在科研成果與產業實踐的基礎上,提出AI賦能行業、推動軟件工程集結創新的五大核心技術:需求知識、核心算法和模型、行業大數據、領域/主題專家的知識、開放賦能的軟件體系架構。

何克清表示,在需求知識的研究方面,該團隊創造了RGPS需求知識“元素周期表”刻畫的元模型及其按需模型選擇知識、價值的智能化服務方法,解決了國際上21種主流的Ontology-RGPS異構模型或模型片段之間按需選擇交配與繁衍的知識—語義互操作性治理難題。

目前,該成果已成功推向國際,成為AI賦能行業、提供AI系統隨需應變的基本智力技術,并成為ISO/IEC 19763-3,5,7,8,9國際標準系列,由ISO頒布執行、全球推廣應用。在核心算法和模型研究方面,他們還提出了具有針對性的RGPS知識元網絡模型以及按需“廣度學習”方法。

在此基礎上,何克清團隊研究人員進一步集結創新,提出了“大數據驅動”與“模型交互驅動”體系化結合的架構。顛覆傳統的模型驅動的架構MDA,采用主導研制的ISO國際標準系列及國家標準系列技術,創新開放賦能的模型交互驅動的體系架構MiDA。包含MiDA的含意三角形內核的隨需應變、數據智能、計算智能的的基本智力;外層的模型“異構集成”、“演化生長”“跨界學習與服務”等的交互智能賦能等,實現AI系統RGPS模型、模型片段的按需異構集成,實現1+1>2的智能服務;以及最外層的共性技術,賦能行業等所構成。

截至目前,何克清團隊及其合作企業,應用集結創新技術,設計開發了彈性賦能的企業云管理智能化軟件服務平臺,已成功推廣應用于我國32個省級行政區、22個行業企業,有力提升了智慧企業的發展水平。

據悉,該研究獲得了國家“973”計劃項目和國家自然科學基金項目等資助。

相關論文信息:

Https://doi.org/10.1109/TSC.2017.2693147

Https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2712744