某中心与田纳西州立大学宣布学术合作

该合作项目设立于工程学院内，包含教师研究项目资金支持，初期重点聚焦人工智能、机器人技术和运筹学领域。

合作背景

为建立多元化科学人才管道和差异化研究体系，某中心宣布与田纳西州立大学（HBCU）建立合作。作为合作组成部分，将资助教师研究项目，初期重点关注人工智能、机器人和运筹学。

技术研究项目详情

1. 基于鲁棒生成对抗网络的缺陷合成检测技术

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

本研究致力于开发鲁棒的生成对抗网络（GAN）架构，用于生成模拟损伤样本以实现自动化视觉损伤检测。GAN包含生成模型和判别模型，通过最小化两个竞争性损失函数工作。该方法将正常样本和缺陷样本图像视为存在于两个流形上，通过同步训练生成和判别模型，使合成缺陷样本图像贴近这些流形。生成模型最小化由判别模型间接测量的流形分离度。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。

2. 动态环境中移动机器人的人类意图推导模型

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对人类在动态环境中运动意图的建模方法。虽然传感器技术和机器学习理论取得重大进展，但关于机器人如何在动态环境中"思考"以实现目标的研究仍显不足。

3. 基于AI/ML的自主移动系统实时导航与决策算法

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

研究目标是开发用于移动平台的规划、导航和决策算法及软件，通过AI/ML技术实现复杂动态环境中的安全最优运行。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：1）目的地优先级排序；2）从特定路径图中选择路径；3）路径拥堵状况；4）实时变化的约束条件。

技术合作机制

项目授予过程中，研究人员将配备技术联络人，这些来自某中心的专业技术专家将持续跟踪项目进展，并作为与科研社区的桥梁。合作还包括科学家访问交流、研究领域研讨会以及针对研究生的职业信息会议。

研究领域：机器人技术、运筹学与优化
技术标签：生成对抗网络、自主导航、人机协作、实时决策系统