工程科技创新论坛第二讲丨DeepMind AI+科学技术框架及其在智能制造领域的应用与前景探讨
发布时间：
2022-04-01
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论坛资讯
“工程科技创新论坛”背景
为加速北京大学南昌创新研究院（以下简称“研究院”）产学研用深度融合、为创新者提供交流平台，同时搭建起产业界与学术界之间的桥梁，致力于将研究院打造成具有国内外影响力的前沿技术创新平台，自2022年3月起，研究院创办了“工程科技创新论坛”。
2022年3月31日
3月31日，由北京大学南昌创新研究院主办的“工程科技创新论坛”第二讲，邀请了刘伟东博士就“DeepMind AI+科学技术框架及其在智能制造领域的应用与前景”进行了线上分享交流。
刘伟东博士本次围绕如何将“AI＋科学”的技术框架更好地应用在智能制造领域，推动相关技术进步的话题，分享了自己对相关科学技术及工业应用价值的见解。首先，刘伟东博士以英国的DeepMind公司“AlphaGO”智能机器人在2016年击败韩国围棋选手事件作为切入点，介绍了DeepMind公司AI与人工智能领域的技术。同时经过多年潜心研发，DeepMind公司在预测蛋白质结构方面取得了突破性的成果，并在2021年被评为科学的十大突破之首，该研究为人类解析蛋白质的结构、生命科学方面有着重要的意义，并在众多领域有着丰富的应用场景。刘伟东博士深入浅出地介绍了有关于人工智能的含义，并以特斯拉为案例，生动形象地分享了深度神经网络架构的人工智能体系。刘伟东博士谈到：“目前一部分的人工智能已被应用到了日常，如图像识别、语言处理、结构数据处理，如AlphaGO相关方面的技术未来也有可能取得重大突破。”
围绕核电站与核聚变的概念进行了详细阐述后，刘伟东博士表示目前很多团队正在利用托卡马克装置研究可控核聚变技术，但实验难度很大。DeepMind公司将人工智能技术拓展到可控核聚变领域，成功的实现了托卡马克装置内部等离子体形状的精确控制，为早日实现可控核聚变提供了重要的技术工具。最后，刘伟东博士围绕精密光学玻璃器件模压制造技术金属材料轧制及冲压精密加工技术的潜在应用，分析了智能制造中原材料到合格产品中的复杂制造工艺流程，提出数值仿真技术不仅可以模拟加工流程，还能反过来训练对整套工艺参数的精准控制，从而快速获取最优控制参数。由此，以通过AI直接“推算”出最佳工艺的技术，极大程度地简化了原本需要靠大量实验和经验才能确定制造工艺的流程。整体报告在来自产业界、学术界的参会人员中引发了热烈反响，在交流互动环节中，刘伟东博士也以专业知识对听众提出的问题进行了详细解答，提供了指导性建议，也为相关领域的科学工作提供了新的研究方向。
关于主讲嘉宾介绍
刘伟东，北京⼤学博⼠、Dr Aha Data and AI Technology联合创始人及技术总监、AWS认证机器学习专家、前新南威尔士大学Research Fellow。目前主要从事智能制造解决⽅案开发、数据科学及机器学习技术产品开发及培训。主持和参与多项中国及澳大利亚自然科学基金项项目，多项企业联合开发项目。主持开发多款数据科学产品及培训课程。已发表英⽂书籍章节3部、SCI论文50篇。
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