拿起书桌上的文献,全是英文,圈圈点点写满笔记;转身向身后的书架,英文书籍也占了一大部分……
身居武汉,柴利思接千里。“做人工智能算法研究,就要瞄准国际前沿。”5月16日,武汉科技大学人工智能与信息融合研究院院长柴利说。
他是2018年享受国务院政府特殊津贴人员,2016年获国家杰出青年科学基金,也是武科大首个拿到该基金的科研工作者。
算法是机器人的大脑——努力,追求最好的结果
一见面,柴利就直言,他的故事可能不好写。他很谦虚:“我是做人工智能算法基础研究的,也没有实物、模型什么的展示。”
柴利说,一款工业机器人,完成一套动作,背后是多个算法的集纳。他所研究的,是算法里最基础的部分。“算法是机器的大脑,机器人的性能好不好,都是由算法决定的。”
我国已连续5年成为世界第一大机器人应用市场,但高端机器人仍依赖于进口。由于没有掌握核心算法,国产工业机器人的稳定性、故障率、易用性等关键指标,都有待对标国际先进水平进一步提升。“硬件设备能买到,但是核心算法呢?没有人会愿意拱手相让的,那必须自己来研发。”柴利说。
柴利1997年从浙江大学控制系硕士毕业后,到香港科技大学读博。这期间,他的导师为了一个问题,研究10年,最终有了一个漂亮的成果。柴利深受影响,认为做学问,就要追求最好的结果。
做家务都想着科研的事——将两个不相干的研究嫁接解决难题
追求最好的结果,柴利在今年就有所收获。
今年4月,该校微信公众号刊发了消息,在全校引发关注。
文中说:柴利教授团队的《基于图滤波的平均一致性:新方法、收敛率的显式表示及优化设计》被IEEE Transactions on Automatic Control 录用。该期刊是自动控制领域国际顶级期刊,也是该校作为第一单位首次在该期刊发表长文。
每项重大研究,总有最难突破的困顿点,怎么解决这些难题?柴利的回答是:不停地思考。
有时走在路上,或做着家务,柴利脑海里都是科研的事,经常会有一个想法冒出来,就赶紧停下手头的事,抓紧记下。
本来,柴利一直做着图像方面研究,通过人工智能处理,使图片更清晰。同时,他们还有另一项关于多个机器人整体协调性的研究在进行。原本是两个不太搭界的事,有一天,他突然想到可以用前者的一些方法解决后者的问题:“为何不把每个机器人理解为一个像素点,所谓多智能的协同性,不就是像素点的平均亮度么!”
有了这一想法,他们大胆尝试,运用图像研究里的一些关键方法,解决了多智能协调性的难题,论文登上国际顶级期刊。
柴利说,并不是所有难题都能很快突破,他手上也有很多其他研究,做到一定程度,实在“没辙”的感觉,干脆就先放一边,“坐冷板凳,就是不能着急,要有足够的韧劲和耐心。”
没有后顾之忧,一心一意挑战难题——要到领先水平除了努力别无他法
2016年,柴利成为武汉科技大学首位国家杰出青年科学基金获得者。加上人社系统的“国贴”项目,都有一些资助。柴利觉得,没有了后顾之忧,能一心一意挑战科学高峰。第二年,他牵头组建武汉科技大学人工智能与信息融合研究院并担任院长。
走到人工智能领域,柴利觉得,似乎是注定的缘分。
1990年,柴利在浙江大学读本科,专业是应用数学。有一次,课堂分析一个定理,他花了一个星期都没完全弄懂,结果发现,这个定理是莫斯科大学的一位本科生提出来的。他感触颇深,认为学数学,真的需要一点天分。攻读硕士时,柴利转到了自动化领域,本科打下的数学基础让柴利在自动化领域如鱼得水,很快成了圈内名副其实的“学霸”。
此后,他又到哈佛大学、澳大利亚Newcastle大学、昆士兰大学攻读博士学位、做访问学者,由此培养的国际视野始终影响着他,也慢慢跟前沿的人工智能结缘。
平时,柴利看到一些好的英文文献,都会发邮件主动跟对方交流。“高山流水遇知音,虽然大家素未谋面,但能欣赏到这份研究好在哪些地方,相互提供一些辅助性数据,一般都非常乐意。”柴利说,科学研究要达到领先水平,除了努力,别无他法。勇攀高峰,将是他始终的追求。