[12-29]AIA：AI輔助算法設計的若干嘗試
文章來源： | 發布時間：2023-12-25 | 【打印】 【關閉】
| Title: | AIA：AI輔助算法設計的若干嘗試 |
| Speaker: | 卜東波 |
| Time: | 2023年12月29號（周五），14:00 |
| Venue: | 線下：中國科學院軟件研究所 5號樓4層 第一會議室 線上：騰訊會議：354-862-835 |
| Abstract: | 理解一個算法如何工作并不算是太困難的任務，但是要弄明白算法是怎樣設計出來的，卻是很困難的。算法設計一般被認為是非常依賴靈感的智力活動；當我們看到別人設計出的精妙算法時，在欽佩之余，往往也會有與G.Polya類似的困惑：“這么精妙的算法是怎樣設計出來的？我為什么沒有想到這個算法呢？” 本次報告將介紹“用AI技術輔助算法設計”的初步嘗試，包括利用深度學習技術自動學習出排課問題的貪心規則，實現了變“憑靈感設計算法”為“從數據學習出算法”；利用AI技術設計求解最小加權覆蓋問題的貪心規則，性能超過經典的、依賴人工設計的貪心算法；利用AI技術的TSP求解算法，性能超過LKH算法；利用AI技術的插值算法NIERT，學出“插值基函數”。 |
| Bio: | 卜東波，中科院計算所研究員，研究興趣包括生物信息學（蛋白質結構預測、糖結構鑒定）、計算機算法。在Nature子刊等發表論文100余篇，著有《算法講義》；帶領六名“計算所二代”小學生組成小SIGMA數學特別興趣組，講授數學思維和計算思維，并與之合著《少兒計算思維養成記---六個小孩的編程學習筆記》。 研制了“用人工智能技術輔助算法設計”的AIA系統，在經典排課等多個問題上實現了變“憑靈感設計算法”為“從數據學習出算法”；設計并領導了PEARL“珍珠計劃”，首次獲得了中國高校人際近距離物理接觸真實數據，發現了不同于scale-free/small-world的特有接觸模式；設計并領導了LAMP計劃，獲得了遷徙過程中人類腸道菌群真實數據，發現了腸道菌群的“高彈性”；設計了蛋白質結構預測算法ProFOLD，性能超過AlphaFold，正努力趕超AlphaFold2；設計了蛋白質序列設計算法ProDESIGN，重設計綠色熒光蛋白，并成功發光。 |
