【本站讯】10月18日-20日，2024国际计算智能最新进展会议在青岛举办。来自中国、印度、加拿大、新加坡等国家和地区40余所高校、科研院所的140余名专家和学者汇聚一堂，共同探讨神经网络、机器学习、模糊系统和进化计算等计算智能和人工智能领域的最新进展和未来趋势。

2024国际计算智能最新进展会议举办

本届大会由中国石油大学（华东）、山东省人工智能学会主办，IEEE计算智能协会提供技术支持，大连理工大学、中国海洋大学、山东省人工智能学会计算智能专委会、山东省人工智能学会优化调度与决策专委会协办。

开幕式上，学校副校长戴彩丽，印度国家工程院院士、科学院院士、发展中国家科学院院士Nikhil R. Pal教授分别致辞。

副校长戴彩丽致辞

戴彩丽对各位专家学者来校参会和交流表示热烈欢迎。她表示，本届大会给相关领域的科研人员和专家学者提供了一个交流和展示最新进展的平台，期待与会人员通过思想碰撞、智慧交流，增进共识、深化合作，共同推动人工智能相关领域科学健康发展。

印度国家工程院院士Nikhil R. Pal教授致辞

“当今人工智能的发展面临复杂和不可持续的困境，国际计算智能最新进展会议集结了众多年轻的研究人员，他们的新主意、新概念可以推动人工智能更积极的发展。”Nikhil R. Pal教授在致辞中表示。

本届大会邀请9名计算智能领域著名专家作大会主旨报告，并通过设置分组报告47场、展示学术墙报40件、举办“优化调度与决策论坛”、评选“山东省计算智能青年科技奖”等交流活动，增进我国及其他国家在计算智能领域的学术交流。

与会专家作报告

当前，新一轮科技革命与产业变革正在孕育兴起，信息技术革命强烈冲击着传统学科和传统行业，人工智能已经成为学术界、产业界和应用行业普遍关注的热点研究领域。欧洲科学院院士、香港城市大学王钧教授提出一种新的协作神经动力学优化框架，采用多个具有不同初始状态的神经动力学优化模型进行分散搜索，可有效应用于机器学习、模型预测控制中。国际欧亚科学院院士、重庆大学宋永端教授围绕脑启发系统中的自适应控制机制进行深入探讨，创新性结合和应用神经网络的灵活性、鲁棒性和效率，增强自主系统和机器人等领域的控制系统。新加坡科技研究局首席人工智能科学家、南洋理工大学王友顺教授在报告中指出，人工智能在运行中会遇到很多重复或相似的问题，巧妙使用迁移和多任务优化可促使开发能够复制人类认知能力的高级优化器，应用于生成式人工智能和大语言模型。

欧洲科学与艺术院院士、发展中国家科学院院士、美国德州农工大学卡塔尔分校黄廷文教授介绍人工智能的两种优化算法，提出的基于强化学习算法寻找微电网能量交易问题的最优解和基于分布式异步广播的优化算法能够在不平衡有向网络的情况下处理约束优化问题。加拿大皇家科学院院士、加拿大阿尔伯塔大学Witold Pedrycz教授将知识数据有效带入机器学习的设计和分析中，主张要在学习过程中建立一个连贯统一框架来处理数据和知识，避免数据盲目性增强的影响。IEEE计算智能协会副主席、IEEE会士、香港理工大学陈家进教授探讨了大语言模型的发展轨迹和内在特征，指出要将大语言模型融入到进化计算框架中应对不同的优化问题，以提高解决复杂问题时的效率和有效性，降低潜在风险。IEEE会士、国家海外青年高层次人才、华中科技大学伍冬睿教授围绕脑机接口进行分享，表示隐私对于脑机接口的广泛应用非常重要，并介绍保护脑机接口隐私的机器学习算法。俄罗斯工程院外籍院士、宁波东方理工大学黄德双教授结合新兴技术“深度神经网络”系统介绍生物序列预测，讨论了基于深度学习特征的生物序列预测存在的不足和解决方法。

“在本届大会上，计算智能领域顶尖的研究人员和从业人员围绕进化计算、模糊系统、控制系统、大语言模型等方面最新的科技成果和发展趋势展开学术交流和创新研讨，推动人工智能领域前沿问题的研究，将提高传统工科专业适应信息技术和产业变革的能力，促进学科交叉融合。”大会共同主席、理学院跨媒体大数据联合实验室主任王健教授表示。

国际计算智能最新进展会议至今已举办六届，先后有来自美国、英国、印度、澳大利亚、土耳其、白俄罗斯、俄罗斯、南非、罗马尼亚、波兰、比利时等世界各国的计算智能领域的院士、国际电气电子工程师学会会士（IEEE会士）、顶尖专家作特邀报告，得到计算智能领域研究人员的高度关注，成为国际计算智能领域具有重要影响力的平台。