jyx123321的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/jyx123321 高分子材料/复合材料/物理凝胶 山东大学材料科学与工程学院教授

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九谈智能+X的基本要素和实施路径---低成本阵列式多物理量集成的智能检测和健康评估

已有 2074 次阅读 2020-3-29 11:27 |个人分类:未分类|系统分类:科研笔记|关键词:学者| 人工智能, 智能检测, 健康评估, 大数据, 模拟仿真

 

写在前面的话:前天傍晚收到我们学院分管科研的张院长微信:结合我校区域位置及人工智能学科优势,**区按照市委市政府的部署要求积极研究大数据、人工智能等相关产业,编制示范区建设规划,打造以国家超算中心为核心的人工智能谷、以山大路片区为核心的人工智能会客厅、人工智能产业基地和科创走廊,全力做好示范区品牌,为此现向全校但不限于以下(人工智能、大数据、智能制造、智慧城市、网络安全、虚拟现实)领域的专家,征集1-2页最新的成果汇总PPT,最好含3张以上清晰图片,经区政府审批论证通过,会以先展览-再推广-后转化的流程实施最终落地(学科交叉共建研究院等形式),请各位老师积极宣传参与报名,将优秀成果PPT,于下周一前发送至****@sdu.edu.cn邮箱,感激不尽。尊敬不如从命,因此尽快梳理了自己的研究方向,拟定了题目《低成本阵列式多物理量集成的智能检测和健康评估》,按照产业技术痛点、自己团队研发的新技术新产品简介、基本技术方案、团队研究基础和成果的顺序组织了四段内容,在PPT里插入了几幅有代表性的图片。为了便于博友们审阅其文字内容,我把文字单独提取出来,直接放在这个博文里;至于图片,可以查阅PDF附件(上述成果汇总PPTPDF版本)。欢迎大家多提宝贵意见,集思广益,促进学科交叉发展和产业技术进步!

 

目前的AI技术通过大量人工标注和统计数据归纳模型,具有大数据、小任务的缺点,得出的结果缺乏可解析性。我国是制造业大国,而每种产品的制造过程通常涉及多个环节,且产品更新换代频繁。当前企业数据仅有不到2%被保存,且保存下来的数据因技术与流动性等问题而仅有10%的数据能得到分析。在积极引导数字经济和实体经济深度融合的当下,主要痛点是如何做到低成本、方便、高效地采集高质量的适中规模数据即能完成适中的AI任务,从而使得AI落实到各种制造过程的各个环节,推动经济高质量发展。

为了牵着牛鼻子走,山东大学团队研发的新技术新产品是:表贴/内植的、固体应力应变温度/流体种类及浓度等多种物理量集成的、准确可靠、低成本、基于阵列式光纤光栅的智能检测技术和装备;进而充分挖掘和利用理论知识,精确合理地建立显式数学模型、确定初/边值条件;利用计算机的强大算力,开展数值仿真,获得更多种类物理量的全空间分布、全时间演变的量化信息;利用这种高质量的适中规模的数据,通过训练使得AI满足所需的预测能力。

具体而言,把多物理量集成的、准确可靠、实时在线、低成本的分布式光纤传感传输技术用于工业过程的计算机仿真的输入条件量化确定、中间及最终结果量化评估,大幅度地提高模拟仿真技术的精确度和可信性,进而以计算机仿真技术作为工业过程数据采集的重要手段,低成本、高质量、格式化、高效率地按需生成AI赖以发挥作用的训练数据,进而获得AI的低成本预测能力。

团队负责人:贾玉玺博士,山东大学三级教授/博导/博士后合作导师,国家973计划项目专家组成员、山东省自然科学杰出青年基金获得者,受聘为多家公司技术顾问。作为课题负责人承担了国家973计划课题1项;作为项目负责人承担了国家自然科学基金6项;作为子课题负责人承担了973计划、自然科学基金、国防重点科研等国家重点或重大项目近10项;作为负责人完成了多项企业委托技术开发项目;授权美国发明专利2件、我国发明专利64件,登记软件著作权7件;发表SCI/EI论文180余篇;培养博士后2名、博士生21名、硕士生33名;获得省部级科技奖励一等奖2项、二等奖1项。


山东大学贾玉玺教授的智能检测科研成果简介-20200329.pdf




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3 郑永军 宁利中 刘炜

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