四大策略性研究领域

资讯与自动化科技

如何把数据科学和人工智能发展成为有益人类生活的技术?

信息技术结合跨学科知识,增进人们的能力。深度学习正在引领着人工智能的发展,让机器能够在对弈、语音识别、自然语言处理等范畴有出色的发挥,并藉着联系大脑活动与深层神经网络感应,理解人类视觉系统的操作,与人类智能争一日长短。

机械人的研究除了人工智能之外,也需要掌握人机交互方式以及人类心理学。机械人在人类不同活动领域中的应用渐广,它们在医疗、工业和社会服务的介入模式亦须进一步完善。

基于中大在网络编码、多媒体处理和通讯方面的深厚研究基础,我们能够进一步发展大数据和在线学习方面的研究,尤其是那些需要处理多媒体、多模态数据的研究,例如医学和地理信息图像、用户数据、社会科学和人类行为数据的研究。这些研究将在科学、教育、政策和商业研究等领域带来深远影响。

智能推理和认知科学

  • 开发机器学习在计算机视觉、人工智能、自然语言处理和语音识别等领域的应用
  • 探索脑科学与深度学习的关联,例如通过观察人类大脑活动与深度神经网络反馈之间的关系,研究人类视觉系统的工作方式
  • 审视深度学习可推动人工智能与人类智能媲美的程度
  • 开发深度学习在医疗健康、生物信息学、新药研发、气候变化研究,以及商业情报分析方面的应用

机械人研究

  • 机械系统设计、机械人平台的设计与制造、传感器与控制、人工智能、计算、人与机械人的互动
  • 研究机械人在人类活动领域中更深广的应用
  • 机械人的应用,包括外科手术机械人、用于自动化的工业机械人、用于家庭服务(例如帮助老人生活)的服务机械人、仓库用的搬运机械人、地形探索机械人和用于消防和搜救的高危任务机械人

大数据和在线学习的研究

  • 通过理论、实验和系统等多方面的研究,让大数据研究在多个领域发挥价值
  • 建立高效算法、优化模型和可扩展的数据处理系统,用于管理、分析和处理大规模图数据、用户数据等
  • 大数据在社会科学上的应用,例如在健康、环境、运输、金融和社交媒体中的应用
  • 利用在线学习者的学习行为衍生的教育大数据,促进教学法的研究

网络编码

  • 通过编码技术,提高互联网传输编码效率,以及数据存储方式的可靠度
  • 将编码技术的适用范围延伸到信息理论、信道编码、无线通讯、计算机网络、云端储存以及信息安全等领域
  • 让编码技术解决下一代互联网、无线通讯、卫星网络,以及未来卫星通讯网络等技术的瓶颈问题

研究领域统筹:曾汉奇教授