研究概要

现有以深度学习为基础的人工智能技术本质上是非可信的,这限制了人工智能方法在以可靠性为基本要求的制造业中的应用,成为智能制造发展的根本性瓶颈所在。本项目团队围绕人工智能非可信性与智能制造可靠性之间的根本性矛盾,研究解决如下关键问题:智能制造环境下非可信智能的表征和边界判定;面向可靠智造的智能可信边界拓展方法框架和智能可信边界受限下的可靠智造方法框架。通过以上研究,系统性提出非可信智能下可靠智造的理论和方法框架,并依托联宝(合肥)电子科技有限公司笔记本生产全流程打造可靠智造示范样板,推动安徽省在智能制造领域的突破性发展,助力“中国制造2025”国家重大战略。

主要研究内容

  • 智能制造环境下非可信智能的的表征和边界判定
  • 面向可靠智造的智能可信边界拓展方法框架
  • 智能可信边界受限下的可靠智造方法框架

基本研究框架

研究成果

项目人员

赵云波 余程凯 刘斌琨 刘朝虎 张天浩 张子辰 张年坤 张杰 朱慧娟 李佳玉 李瑶瑶 桂旺友 董少杰 谢飞 赵昀昇 陈明 陈龙鑫 青凡迪 马树森 齐振宇

项目合作

  • 康宇 教授, 中国科学技术大学自动化系
  • 张倩倩 讲师, 安徽大学人工智能学院
  • 朱进 副教授, 中国科学技术大学自动化系
  • 李鹏飞 特任副研究员, 中国科学技术大学自动化系
  • 王康成 博士后, 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院