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英国卡迪夫大学工程学院经理吴建中教授和纪赜副教授做客永利集团304am官方入口精工讲坛
来源:永利集团304am官方入口编辑:王贤波审核:审核人参数配置未打开时间:2021-12-23点击:

核心提示:日前,英国卡迪夫大学工程学院经理吴建中教授和纪赜副教授做客永利集团304am官方入口精工讲坛,分别带来了题为“实现碳中和的未来能源网络架构”和“机器人强化学习”的学术报告。

12月20、21日,英国卡迪夫大学工程学院经理吴建中教授和纪赜副教授做客永利集团304am官方入口精工讲坛,分别带来了题为“Energy Network Architectures Enabling a Carbon Neutral Future(实现碳中和的未来能源网络架构)”和“Robot Learning and Active Perception(机器人强化学习)”的学术报告,会议在线上举行,永利集团304am官方入口副经理张国忠教授主持,学院部分师生参加。

21日,卡迪夫大学工程学院经理吴建中教授作题为“实现碳中和的未来能源网络架构”的学术报告。会议开始,他向华农永利集团304am官方入口师生表示感谢,并就自身科研项目概况、卡迪夫大学及两校人才交流合作项目基本情况作介绍。报告内容分为研究背景、未来能源场景、能源网络体系结构、总结四个部分。他提到,回顾历史,人类对于能源的需求在近百年来飞速增长,我们现阶段正处于有限的传统能源和持续增长的能源消费的困境当中,吴建中表示,在未来的时间内,能源问题都将是充满挑战和机会且对人类影响深远的重大研究领域。

关于未来能源场景,吴建中讲到,根据英国最新研究,当前有三条路线可以实现碳中和,一是系统端的变革,通过开发供给端的灵活性并在能源系统和网络中做更多工作,较少改变用户习惯来解决碳中和问题;二是用户端的变革,通过用户积极响应能源网络的信号,灵活调节能源使用来解决碳中和问题;三是结合前两个方面,尽可能地调动积极因素来实现低碳化。但目前来看不同的场景之下,对于能源的要求是不一样的,这也意味着对能源网络的要求是不一样的,且不同的能源网络差异也很大,就导致了低碳化进程中充满了不确定性。关于能源网络体系结构,他谈到,基于当前的传统能源网络有三种发展方向,一是Massive international,既大规模互联网络,甚至全球互联,比如中国国家电网提出的全球能源互联网,通过驱动特高压技术推动这个方向的发展。二是欧洲主导的Smart local energy system,它是更聚焦于局部的系统,向精细化发展。三是Multi-vectorenergysystems(多能源系统),基于多个能源之间的内在联系来充分调度、优化能源使用。

吴建中教授表示,当前全球能源紧张、气候变化等都对能源系统提出了非常高的要求,几乎要达到零碳化,伴随着如此多的不确定性,我们只有依靠坚实的科学研究来找到最好的方向,在这个过程中科研人员将拥有更多机会,多学科也会得到进一步融合发展。

张国忠教授对吴建中教授的精彩报告表示感谢,并对吴经理给予3044澳门永利集团欢迎您以及永利集团304am官方入口在包括团队建设、人才培养、条件建设等方面的帮助表示诚挚谢意。双方表示今后将进一步加强交流合作,希望能够早日克服疫情影响,在人才交往和学术交流上有更多新的进展。

吴建中教授作线上报告

12月20日,卡迪夫大学工程学院纪赜副教授作题为“Robot Learning and Active Perception(机器人强化学习)”的报告,报告主要围绕机器人与自主系统实验室、机器人学习(操纵和导航)、以及状态识别、信号恢复和基于机器人的微结构三维表面成像几个方面展开。

首先他向线上参与交流的师生表示感谢。关于机器人自主操作的强化学习,他谈到,之前关于机器人自主学习的很多研究在泛化性上都存在一定问题,对于环境有很强的依赖性,所以近年来利用人工智能进行机器人自主操作的强化学习就成为了一个研究热点。

他以方块堆叠的强化学习为例,阐述了机器人多层强化学习、目标引导强化学习的应用基础,并进一步就如何开发通用框架、增强适应性和稳定性进行讲解。在无人车辆的自主导航学习方面,纪赜详细讲解了团队的最新研究进展,如何利用人为干预和算法优化来提升机器学习效率,缩短机器学习时间。他还对如何利用机器学习对机器人视觉导航进行优化以及机器学习在多算法融合的导航等问题中的探索进行讲解。

报告结束后,刘浩蓬、王伟康、赵状状等多位研究生与纪赜老师进行了深入交流,就无人驾驶车辆导航等有关问题进行探讨。最后,张国忠教授对纪赜老师的精彩报告表示感谢,他谈到,纪赜老师的报告内容详实,为我们展现了人工智能、机器人导航等多个方面的最新研究,对我们相关课题的探索有很大启示。

纪赜副教授作线上报告

背景资料:

吴建中,卡迪夫大学工程学院经理,综合能源系统教授,《应用能源》(影响因子9.746)杂志主编,英国能源学会会士和英国威尔士学术学会会士,INCOSE UK Energy Systems Interest Group的联合主席,UK Energy Research Centre的联合主任,EPSRC Supergen Energy Networks Hub的副主任,以及FLEXIS研究未来综合能源系统项目的联合首席研究员。在智能电网和多矢量能源系统领域开展了卓有成效研究,以首席研究员或联合研究员的身份参与了60多个EC、EPSRC和工业资助项目,目前主持研究项目总额近5000万英镑,发表重要论文260余篇。主编了《智能电网:技术与应用》、《智能配电网络》和《天然气网络的未来》等专著。

纪赜,卡迪夫大学工程学院机器人和自动化系统高级讲师(副教授),人工智能首席讲师。在机器人技术研究领域有丰富经验,包括室内移动机器人、工业机器人机械手和自主地面车辆。重点研究机器人视觉、强化学习、机器学习同步定位和测绘、触觉感应,以及在自主机器人导航、操作和智能制造方面的应用。


文字:康启新 陈立明

审核:张国忠