孔皆智能科技有限公司首席運(yùn)營官沈驍作客“機(jī)械學(xué)科先進(jìn)制造技術(shù)前沿系列講座”
7月3日上午，中國科學(xué)院大學(xué)寧波材料工程學(xué)院“機(jī)械學(xué)科先進(jìn)制造技術(shù)前沿系列講座”2025年第2講在科研樓M319會(huì)議室舉行?？捉灾悄芸萍加邢薰臼紫\(yùn)營官沈驍應(yīng)邀作題為“人工智能驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)控制及其應(yīng)用”的學(xué)術(shù)報(bào)告，本次講座由楊桂林研究員主持。
報(bào)告指出，在工業(yè)控制領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，盡管機(jī)器學(xué)習(xí)在時(shí)變及非線性系統(tǒng)控制中展現(xiàn)出潛力，但純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法仍面臨數(shù)據(jù)需求大、魯棒性不足及訓(xùn)練收斂困難等難題。針對(duì)這些問題，沈驍提出了一種物理信息驅(qū)動(dòng)的降階模型，并結(jié)合非線性模型預(yù)測(cè)控制（NMPC）框架，有效提升了工業(yè)控制系統(tǒng)的適應(yīng)性與穩(wěn)定性。報(bào)告以化學(xué)氣相沉積（CVD）過程控制和電機(jī)控制為典型案例，詳細(xì)介紹了自適應(yīng)系統(tǒng)辨識(shí)、多源數(shù)據(jù)融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、基于圖形處理器（GPU）的并行化求解，以及確?？刂品€(wěn)定性的工程實(shí)踐方案。此外，沈驍還分享了微控制單元（MCU）在AI算力方面的最新進(jìn)展，探討了網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）增強(qiáng)型MCU在電機(jī)及伺服控制中的實(shí)驗(yàn)成果。
講座結(jié)束后，與會(huì)師生就工業(yè)場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)控制優(yōu)化、低算力設(shè)備的AI部署策略等問題展開深入交流。本次報(bào)告為人工智能與先進(jìn)制造的深度融合提供了創(chuàng)新思路，對(duì)推動(dòng)智能控制技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用具有重要啟發(fā)意義。
(機(jī)器人與智能制造裝備技術(shù)實(shí)驗(yàn)室)
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