研究合作概述

某中心与田纳西州立大学宣布建立学术合作，该合作项目将设立在工程学院内。某中心将资助教师研究项目，初期重点聚焦人工智能、机器人技术和运筹学领域。

具体研究项目

基于鲁棒生成对抗网络的损伤检测缺陷合成

研究人员：计算机科学系主任兼教授Ali Sekmen；计算机科学研究助理Bahadir Bilgin

本研究专注于开发鲁棒的生成对抗网络架构，用于生成模拟损伤伪影样本，实现自动化视觉损伤检测与识别。生成对抗网络包含生成模型和判别模型，通过最小化两个相互竞争的损失函数进行训练。该方案将正常样本和缺陷样本图像视为分布在两个流形上，通过同时训练生成模型和判别模型，使合成的缺陷样本图像贴近这些流形。生成模型致力于最小化由判别模型间接测量的流形间距。该技术可应用于建筑健康监测、生产线检测和医学成像等领域。

基于人类信息处理的动态环境移动机器人意图推导

研究人员：电气与计算机工程系副教授Charles D. McCurry；教授Saleh Zein-Sabatto

本项目提出通过模拟人类信息处理关键特征的架构，构建移动机器人平台在动态环境中对人类移动意图的建模系统。虽然传感器技术和机器学习理论取得显著进步，但针对机器人在动态环境中如何"思考"以实现目标的研究仍待深入。

基于AI/ML的自主移动系统实时导航与决策优化

研究人员：电气与计算机工程系教授Lee Keel；教授Saleh Zein-Sabatto

研究目标是为移动平台开发规划、导航和决策算法，使其在复杂动态环境中实现安全最优运行。重点开发适用于工业场景的实时路径计算算法，需满足以下约束条件：目标点优先级排序、特定路径地图选择、路径拥堵状况评估，以及实时变化的约束条件。

合作机制

作为合作组成部分，获奖教师将配备某中心研究联络人，在项目期间保持定期沟通。这些技术专家将跟踪项目进展，并作为与某中心科学社区的桥梁。某中心科学家已与大学教师开展技术研讨，并就共同研究领域进行深入交流。