报告人：苗夺谦

报告时间：2025年3月28日下午16:00-18:00

报告地点：6A-519

报告人简介：

苗夺谦为同济大学二级教授、IRSS/CAAI会士，连续五年入选全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。长期致力于人工智能领域前沿研究，已承担完成/在研相关国家级项目10项，包括国家重点研发1项，国自然面上9项；发表相关学术论文40余篇，其中IEEE Trans系列论文23篇、ESI高被引论文6篇、热点论文2篇、CCF推荐A类会议论文11篇、国际/国内会议大会优秀论文5篇、国际顶级会议Oral（Top 0.4%-3.8%）论文5篇；出版相关学术专著3部；授权发明专利10余项。曾获上海市自然科学奖二等奖（2024）、第八届吴文俊人工智能自然科学奖二等奖（2018）、重庆市自然科学奖一等奖（2010）等系列荣誉。担任/曾任国际粗糙集学会理事长、国家科技奖函评专家、国家自然科学基金委评议组专家、中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会名誉主任（主任）、上海市人工智能学会、计算机学会副理事长。担任国际期刊IJAR、InS、CAAI TITS副编辑(AE)，国内期刊《计算机研究与发展》编委。曾任计算机科学与技术系主任、电子与信息工程学院副院长。 

讲座简介：

在人工智能与复杂系统研究迈向深水区的当下，粒计算（Granular Computing）以“信息粒化”为核心思维框架，通过模拟人类对复杂问题的多层次认知抽象与多尺度动态建模能力，为解决高维异构数据表征、不确定性知识发现及跨域智能推理等关键科学挑战提供了理论范式与工具支撑。其方法论植根于粗糙集理论、模糊逻辑、商空间模型等跨学科体系的深度融合，通过构建多粒度层次间的交互机制与动态约简策略，突破传统计算模型在可解释性、计算效率与适应性上的瓶颈，尤其为高维数据降维、非结构化信息融合及因果推理等“后深度学习时代”核心问题开辟新路径。当前，粒计算在生物信息学中的基因网络推断、智慧城市中的多模态感知优化、工业物联网中的实时决策等场景中展现出独特优势，其理论创新正推动人工智能从“黑箱化关联学习”向“透明化认知建模”的范式跃迁。本次讲座由国际粗糙集学会理事长、同济大学苗夺谦教授主讲，基于其团队在动态多粒度建模、可解释性知识发现及跨域因果推理等领域的系统性突破，深度解析粒计算在复杂系统建模中的底层逻辑。讲座将结合跨学科案例（如基于多尺度粒化的医学影像语义分割、面向不确定环境的自主决策强化学习），揭示粒计算思维如何通过“分治-协同”机制平衡计算精度与效率，并为构建下一代可解释、强鲁棒、高泛化的人工智能系统提供理论基石与技术蓝图。