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三、重点发展领域及主要任务
准确把握国内外人工智能发展态势,结合辽宁实际,找准突破口和主攻方向,全面增强科技创新基础能力,全面拓展重点领域应用深度广度,全面提升经济社会发展智能化水平。
(一)构建人工智能科技创新体系。
1.建立新一代人工智能基础理论体系。
根据全省现有研究基础和产业发展需求,积极推进人工智能领域的基础理论研究,加强高级机器学习、大数据分析与计算、跨媒体分析推理、自主智能协同控制、类脑智能计算等基础理论研究。
高级机器学习。重点研究在线学习、自适应学习、自主学习、弱监督/无监督学习、小样本学习、分布式学习、增强学习、深度学习等理论方法,突破现有机器学习理论受大数据集、标注数据以及模型复杂度对算法效率的制约和影响,实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。
大数据分析与云计算。重点开展大数据存储、管理、分析和应用技术研究,以及云计算共性核心技术和应用技术研究,突破关键核心数据抽取、高级分析模型建立、非结构化数据类型分析、高速并行计算、数据可视化等难点问题,建立以大数据为基础、互联网云计算为核心驱动力的人工智能计算模型,形成从大数据到知识、从知识到决策的能力,以及基于大数据衍生的新应用。
跨媒体分析推理。重点开展不同媒体类型数据蕴含的复杂结构和信息的高效表达和理解理论研究,突破跨媒体数据表达、媒体融合、多模态相关性分析等技术壁垒,构建跨越不同媒体类型数据进行泛化推理的模型、方法和技术,构造模拟和超越生物感知的智能芯片和系统,提高复杂场景下的机器感知认知能力。
自主智能协同控制。重点研究面向无人系统的协同感知与交互、协同控制理论与优化决策,以及知识驱动的人机物协同与互操作理论等,突破复杂环境中自主无人系统协同感知与交互、自主协同控制、知识驱动的人机物三元协同与互操作等难点问题,形成自主智能无人系统创新性理论体系架构,实现系统自主操作与管理。
类脑智能计算。重点研究类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论,构建类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法,实现大脑感知区、运动区和高级脑区的神经网络结构及信息处理过程的精细仿真,建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型,使机器以类脑的方式实现拟人的感知、认知和决策能力。
2.突破人工智能关键共性技术。
围绕塑造新一代人工智能竞争新优势,推进虚拟现实和增强现实、自然语言处理、人机物三元协同与互操作等技术的持续研究,加强新一代机器视觉、物联网核心芯片、智能计算芯片等支撑下一代智能技术的前瞻布局。
新一代机器视觉。重点突破新一代机器视觉核心算法的模块化设计、智能优化、智能互联,提升机器视觉自动化水平、计算效率、模型精度和算法适应性,推进其在工业机器人、安防监控、虚拟现实、自动驾驶汽车、智慧城市和物联网等领域的应用。
物联网核心芯片。重点研究新一代物联网核心芯片的设计、制造工艺、产业化及大规模应用推广等技术,突破现有工业无线网络芯片设计和研发中存在的共性关键技术问题,开发具有自主知识产权的工业无线网络芯片。
智能计算芯片与系统。重点围绕高端芯片、集成电路装备和技术、关键应用系统等,研究适合人工智能的混合计算架构,提升专用芯片研发和设计制造能力,推进“芯片—软件—整机—系统—应用”产业链一体化发展。
虚拟现实和增强现实。重点研究人工智能增强混合现实技术,突破虚拟对象智能行为建模和定量化虚拟还原等技术,提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性,实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。
自然语言处理。重点突破真实自然交互环境中的语音识别鲁棒性、语音合成表现力、口语理解准确率等难点问题,研究自然交互环境中的言语感知及计算,支持不同语言的自动互译,实现类人的多语种多方言的言语感知和多语种多方言间的言语感知迁移。
人机物三元协同与互操作。重点面向人机物三元一体化智能系统的重大科技需求与产业应用,探索人工智能与生物智能的增强与融合机制,突破主动感知、智能控制、多维协同与动态规划、复杂环境自适应等关键技术。
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