局域模體結構對系統(tǒng)受擾動后響應行為的影響

復旦大學類腦人工智能科學與技術研究院紀鵬研究員與法蘭克福金融管理學院簡·納格勒（Jan Nagler）教授合作，給出了信號在局域傳播中與模體間的定量縮放關系，及其在全局傳播中與鏈路模體空間分布間的關聯。相關成果發(fā)表于《自然·通訊》（Nature Communications）?；谝话泷詈蟿恿ο到y(tǒng)，在源節(jié)點施加恒定不變的小擾動并線性化系統(tǒng)，表征節(jié)點狀態(tài)的變化并計算信號傳播時間指標；在局域傳播中，分離本征特性和模體等影響傳播因素，定量傳播時間與拓撲間的標度指數；在全局傳播中，采用高斯迭代法獲得鏈路上相鄰層間的關聯，計算鏈路上模體數目及空間分布對全局傳播時間的影響。

極其微小的隨機干擾對湍流的大尺度影響

上海交通大學廖世俊團隊應用其提出的“精準數值模擬”（Clean Numerical Simulation，簡稱CNS），發(fā)現極其微小的數值噪音能夠對二維Rayleigh–Bénard熱對流這個可持續(xù)湍流的數值模擬結果產生宏觀的影響。相關成果發(fā)表于《流體力學學報》（Journal of Fluid Mechanics）。湍流，被稱為經典力學的最后一個難題。湍流與航空、航天、海洋工程等許多領域都密切相關。深入研究湍流的生成和演化機理，具有重要的理論意義和應用價值。由CNS得到的精準模擬結果能夠長期保持典型的旋渦狀對流，但由傳統(tǒng)算法（RKwD）給出的數值模擬卻轉變成剪切對流，其對應的流場變成一種帶狀湍流。

考慮網絡局域模體（獨立邊和三角形）下，預測信號傳遞模式（圖片來源于復旦大學網站）

機器人類人靈巧操作方法研究

中國科學院自動化研究所王鵬研究員團隊通過借鑒人與人之間的物體交接方式，提出一種人與仿人五指靈巧手機器人之間的類人物體交接靈巧操作方法，并應用到實際機器人平臺中，實現了人和仿人五指靈巧手機器人之間的多樣性物體類人交接自主靈巧操作。相關成果發(fā)表于《IEEE認知與發(fā)展系統(tǒng)匯刊》（IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems）。人與機器人間的物體交接主要以二指平行爪等簡單機構作為機器人的末端執(zhí)行器，由于結構的差異性，難以實現物體在人和機器人之間的自然和靈巧傳遞。研究借鑒人手的抓握習慣建立學習模型，自動生成物體交接抓取配置策略，使機器人能夠使用類人的抓握方式。

自動駕駛系統(tǒng)仿真測試方法

中國科學院軟件研究所吳國全、葉丹、田浩翔等人在自動駕駛系統(tǒng)安全性違規(guī)檢測方面取得進展。相關成果發(fā)表于《ACM聯合歐洲軟件工程會議和軟件工程基礎研討會2022》（ESEC/FSE 2022）。自動駕駛系統(tǒng)是高度復雜的軟硬件系統(tǒng)，其所處的運行環(huán)境高度復雜且多變，會面臨許多無法預見的情況，系統(tǒng)安全性尤為重要。目前的自動駕駛仿真測試方法存在搜索成本高、測試效率低和生成場景挑戰(zhàn)性不足、相似度高等問題。研究提出了基于多目標遺傳算法的自動駕駛系統(tǒng)仿真測試方法，能夠有效生成自動駕駛系統(tǒng)的挑戰(zhàn)場景，暴露自動駕駛系統(tǒng)的安全性缺陷，并支持對自動駕駛系統(tǒng)的連續(xù)、長距離測試，提高仿真測試執(zhí)行效率。

增強過驅動無人機平臺穩(wěn)定性及安全性研究

北京大學人工智能研究院朱毅鑫課題組開發(fā)了一種適用于由四旋翼無人機模塊組成的無人機平臺的控制策略。相關成果發(fā)表于《智能機器人與系統(tǒng)國際會議2022》（IROS 2022）。無人機由于其靈巧、簡單的特點，一直備受市場和學術界的關注。機動性和安全性一直是無人機領域的兩大課題，這一控制策略能夠兼顧無人機之間的氣流沖刷現象和平臺整體的推力效率問題，增加了此類無人機平臺實際使用時的穩(wěn)定性和安全性。研究人員提出的控制算法巧妙地兼顧了過驅動無人機平臺的氣流沖刷現象和無人機平臺整體的推力效率。研究人員在仿真場景和現實環(huán)境中均進行了實驗，實驗結果很好地驗證了控制算法的有效性。

基于多個四旋翼和被動自由度機構的過驅動無人機平臺（圖片來源于北京大學網站）

若干個全向推力模塊組成的過驅動無人機平臺可以有無窮多種推力生成方案來生成同樣的總推力（圖片來源于北京大學網站）

光學元件的局域面形公差和品質評價新方法

清華大學精密儀器系朱鈞課題組開展了光學曲面的局域面形公差和品質評價研究。相關成果發(fā)表于《光學》（Optica）。研究團隊計算了一個離軸三反光學系統(tǒng)的三鏡和一個卡塞格林式系統(tǒng)的兩個反射鏡的局域面形公差，并對公差進行了模擬驗證。公差的計算結果顯示出很明顯的局域性。研究人員同時提出一種與成像性能直接相關的光學元件品質的精確評價函數RWE，替代傳統(tǒng)的RMS或PV值來評價光學元件的品質，并對一系列的具有不同面形誤差的元件進行了品質評價。研究提出的局域公差框架將為光學系統(tǒng)的制造，特別是為光刻系統(tǒng)和太空望遠鏡等高精度、大口徑的光學系統(tǒng)制造提供新的技術支撐。

腦機接口信息處理技術研究

中國科學院沈陽自動化研究所唐鳳珍課題組針對頭皮腦電信號的解碼問題開展研究，提出基于對數歐氏度量黎曼幾何的腦信號解碼方法，在保證精度的同時提升腦信號解碼的效率。相關成果發(fā)表于《IEEE控制論匯刊》（IEEE Transactions on Cybernetics）。研究人員將腦電信號表征為協方差矩陣的、從平直的歐氏空間轉換到彎曲的對稱正定黎曼空間，利用對數歐式度量，將廣義學習矢量量化方法推廣到黎曼空間，建立基于對數歐氏距離的廣義學習矢量量化方法，實現高效快速的腦電信號解碼；通過引入對數歐氏度量學習方法，學習一個將原流形映射到更具有可分性的黎曼子流形的函數，在保持計算速度的同時，取得了更好的結果。

CPU友好的神經網絡模型新設計

廈門大學信息學院紀榮嶸團隊提出了一種剪枝粒度介于權重剪枝與濾波器剪枝之間的新型剪枝，其基本剪枝單元是相同輸入通道下連續(xù)N個輸出核組成的塊，并在剪枝之前對參數進行重排列，以進一步提升剪枝后模型的性能。相關成果發(fā)表于《IEEE模式分析與機器智能匯刊》（TPAMI）。深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNN）的參數量（Parameters）與浮點計算量（FLOPs）不斷增長，這使得在計算能力有限的邊緣設備上部署DNN成為困難。新模式的剪枝模型能夠被當前的CPU內置的指令所支持實現并行的矢量化運算，可以在現有硬件與計算庫下直接獲得加速效果。