IJCAI2018在瑞典舉行，優必選斬獲杰出論文獎

2022-09-09 21:12:32 來源：

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　　【網易智能訊7月18日消息】7月13日至19日，IJCAI（國際人工智能聯合會議）在瑞典斯德哥爾摩舉行。作為人工智能領域頂級國際，今年IJCAI大會的主題是“人工智能的進化圖景（The Evolution of the Contours of AI）”，旨在鼓勵人們圍繞人工智能的發展趨勢進行深入討論。

　　據悉，今年的IJCAI大會規模再創新高，注冊參會人數達2500人，總投稿量達3470篇，最終錄取710 篇，錄取率約為20。5%。

　　今年，優必選AI首席科學家陶大程教授再度擔任了會議領域主席，其領導的優必選悉尼AI研究院有5篇論文被錄取。其中，論文《R-SVM+！ Robust Learning with Privileged Information》于7月16日斬獲杰出論文獎，成為今年IJCAI評選出的7篇杰出論文之一。

　　優必選悉尼AI研究院IJCAI 2018錄取的論文在特權信息學習、量子人工智能、遷移度量學習、哈希算法、快速目標檢測等領域實現了突破。此次優必選入選的5篇論文如下：

　　論文1：《R-SVM+！ Robust Learning with Privileged Information》

　　本文基于嚴格的理論分析，提出了一個新的魯棒SVM +（記作R-SVM +）算法。在基于LUPI范式的SVM+方法框架下，本文研究了普通樣本數據和特權數據中、將誤導模型做出錯誤決策的最小噪聲擾動的下界。通過最大化擾動的下界，所學到的模型對噪聲帶來的擾動將具有更強的容忍度。

　　論文2：《Online Heterogeneous Transfer Metric Learning》

　　本文提出了在線HTML（OHTML）方法。本文提出的在線HTML模型不僅優化高效，且能夠適應新的數據。該方法的有效和高效性在不同應用的實驗中得到了驗證。

　　論文3：《Quantum Divide-and-Conquer Anchoring for Non-negative Matrix Factorization》

　　本文探索了如何利用量子計算機來設計一種量子算法用以求解分離假設下的非負矩陣分解問題（separable Non-negative Matrix Factorization， SNMF）。在合理的假設下，QDCA實現了量子加速，對快速解決高維問題提供了新的途徑。

　　論文4：《Semantic Structure-based Unsupervised Deep Hashing》

　　本文提出了一個新穎的無監督深度哈希學習框架：基于語意保持的無監督深度哈希。我們設計了一個深度結構和成對損失函數。實驗表明，本文提出的方法顯著優于目前最先進的方法。

　　論文5：《Rethinking Diversified and Discriminative Proposal Generation for Visual Grounding》

　　本文對視覺定位問題中候選框生成的問題進行深入探索，提出一種兼顧多樣性和鑒別性的候選框生成模型DDPN?；贒DPN生成的候選框特征，我們設計了一個簡單的基礎模型，并在4個標準數據集上驗證了方法的有效性，大大超越目前這些數據集上現有的最好結果。

　　據優必選透露，2018年，優必選研究院在學術研究領域持續發力，在多個人工智能頂尖國際會議和比賽中榮獲佳績：在 AAAI 2018上，優必選悉尼AI研究院共有5篇論文入選；在CVPR 2018上，優必選悉尼AI研究院共發表4篇論文；在KDD 2018上，優必選悉尼AI研究院共發表2篇論文；在ECCV 2018上，優必選悉尼AI研究院共發表8篇論文；在第22屆機器人足球世界杯（RoboCup）上，優必選研究院在人形機器人成人組（AdultSize）的技術挑戰賽和一對一足球比賽中分別獲得亞軍和季軍；在2018 Robust視覺挑戰賽（Robust Vision Challenge）圖片深度識別單元（Single Image Depth Prediction）中，優必選悉尼AI研究院獲得冠軍；在2018視覺問答挑戰賽( Visual Question Answering Challenge）上，優必選悉尼AI研究院協同杭州電子科技大學和與中國科學院大學共同取得亞軍，僅次于Facebook 人工智能研究院。

　　優必選在AI和機器人領域的前沿科研成果屢獲認可，這與公司對研發和人才的重視密不可分。研發方面，優必選不斷加大對人形機器人的投入，深入人形機器人驅動伺服、步態運動控制算法、機器視覺、語音/語義理解、情感識別、U-SLAM(即時定位與地圖構建)等領域的研發。由陶大程教授領導的優必選悉尼AI研究院，主導研發先進的、具備核心技術競爭力的機器視覺技術，希望這些技術能夠賦予機器人環境感知及認知的能力。此外，優必選還聘請了清華大學趙明國教授擔任優必選“人形機器人首席科學家”，專注于雙足機器人運動控制技術研究。目前，優必選在科大訊飛、清華大學、華中科技大學都設立了智能服務機器人聯合實驗室，并在悉尼大學成立了人工智能研究院。這些研發布局都是優必選戰略布局非常重要的一環。（易智）

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