大數據科學與產業研究院成立於2016年12月27日，是按照國家創新驅動發展戰略要求，貫徹落實國家大數據戰略和人工智慧戰略，通過整合相關學科資源而建成的高水平研究實體。揭牌儀式在山西大學舉行，山西大學大數據學院和研究院將致力於大數據相關的科學研究、人才培養和產業創新，努力為山西省服務轉型綜改做出貢獻。
基本介紹
概況介紹,機器學習與數據挖掘中心,機器學習實驗室,數據挖掘實驗室,智慧財產權大數據實驗室,數據智慧型項目部,機器視覺與信號處理中心,深度感知與機器人實驗室,語音語言實驗室,機器視覺實驗室,中美EPRI國際聯合實驗室,人工智慧安全中心,科研協作中心,山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心,山西省人工智慧交叉創新雙創示範平台,
概況介紹
山西大學大數據科學與產業研究院成立於2016年12月27日，是按照國家創新驅動發展戰略要求，貫徹落實國家大數據戰略和人工智慧戰略，通過整合相關學科資源而建成的高水平研究實體。
研究院以“演化人工智慧”為目標，秉持“從數據中智造智慧型，在進化中提升智慧型”的學術理念，致力於人工智慧、大數據、人工智慧安全領域的前沿基礎科學問題和共性關鍵技術問題的探索性研究。設有機器學習與數據挖掘研究中心、機器視覺與信號處理研究中心、人工智慧安全研究中心與科研協作中心，建有山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心。
研究院擁有一支含全球高被引科學家、國家高層次領軍人才、IEEE Fellow、國家優青、省特聘教授、三晉學者、CCF優博、全國百優博提名獎、省優博/ACM優博在內的高水平人工智慧、大數據與人工智慧安全領域的高水平研究隊伍。
近年來，研究院主持/承擔國家基金重點項目、國家重點研發計畫、國家優青、軍委科技委、國家面上/青年項目等國家級/省部級項目40餘項；在AI、JMLR、ML、ACM Trans、IEEE Trans、IJCAI、AAAI、《中國科學》等國內外頂尖期刊和會議發表論文200餘篇。
研究院與世界知名高校美國芝加哥大學、伊利諾伊大學、澳大利亞阿德萊德大學、新加坡南洋理工大學、韓國漢陽大學、香港城市大學等國際知名研究機構保持著深度國際合作關係；建有“中美EPRI聯合實驗室”、“中-新大數據安全國際聯合實驗室”等國際合作研究平台。
研究院致力於人工智慧與大數據相關的科學研究、人才培養和技術創新，以計算機科學與技術、統計學為支撐學科，融通其它學科進行深度交叉研究，努力建成在全國具有影響力的數據生產集成平台、數據智慧型研發基地、數據價值創造工場、數據人才培養高地，成為政產學研教合作建設的創新型研究院典範。
下設四個研究中心，分別為機器學習與數據挖掘中心、機器視覺與信號處理中心、人工智慧安全中心、科研協作中心。
擁有兩個平台，分別為山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心、山西省人工智慧交叉創新雙創示範平台。
機器學習與數據挖掘中心
機器學習實驗室
- 部門介紹
機器學習實驗室的主要針對機器學習領域傳統方向和前沿方向開展基礎性研究和部分示範性套用，旨在解決領域關鍵科學問題、突破機器學習算法和理論的局限性、推動人工智慧的生態發展。
- 研究方向
（1）機器學習，主要針對機器學習的熱門方向和經典方向，結合多領域交叉學科，開展基礎理論研究，解決領域關鍵科學問題。
（2）統計學習理論，主要研究學習的統計性能、學習算法的收斂性、學習過程的複雜性，構建消除隨機一致性後的學習系統的統計學習理論體系。
（3）強化學習，主要以當前強化學習最具代表性的模型AlphaZero為基礎，研究棋類遊戲自博弈模型的性能界；研究多臂賭博機最優臂確認問題的泛化性能界，探索蒙特卡羅樹搜尋最優動作的算法和性能界。
（4）對抗學習，主要針對傳統機器學習的不安全性，探索系統的漏洞並提出合理的攻擊策略，有效地評估防守系統的性能，旨在研究防守者與攻擊者之間的利益均衡。
（5）集成學習，主要研究有效的集成策略，在從理論上回答集成學習為什麼有效的根本問題。
（6）遷移學習，主要研究可遷移條件和有效遷移策略。
（7）概念學習，主要關注概念學習的3個內涵：概念自身的學習，概念間關係的學習（亦即概念網路的學習），基於概念的推理模式的學習。
- 未來預期
（1）突破機器學習算法和理論，解決領域關鍵科學問題；
（2）創新學習理論方法與套用，推動人工智慧生態發展。
數據挖掘實驗室
- 部門介紹
數據挖掘實驗室成立於2016年，旨在發展可從海量數據中挖掘出潛在的、前所未有知識的創新技術，專注突破關聯學習機制、複雜網路演化和控制機理、學術合作關係模式和進化智慧型原理等關鍵技術，為綜合、複雜、多方位的大數據處理系統提供獨立的數據處理模組。
- 研究方向
（1）關聯學習研究，主要探索生物關聯認知能力和關聯思維的數學模型或計算模型，解決關聯關係挖掘從無監督到有監督的學習機制與理論原理；
（2）複雜網路結構演化和控制研究，主要探索複雜網路的演化機理和動力學原理，解決網路演化中拓撲結構的演化動力學技術；
（3）學術合作關係挖掘研究，主要探索學術合作網路中的隱模型和動態演化原理，解決構建學術合作圖譜和高效合作機制的關鍵技術；
（4）進化智慧型基礎理論與關鍵技術研究，主要探索進化智慧型中的進化原理和演化最佳化技術，解決智慧型算法缺乏任務適應性、場景適應性和動態適應性等挑戰性問題。
- 未來預期
（1） 突破關聯學習的數學模型和理論原理，實現關聯關係挖掘從無監督到監督的轉化；
（2）建立複雜網路的動態演化模型和實現網路演化的最佳化策略算法；
（3）突破進化智慧型基礎理論與關鍵技術等核心問題，設計通用智慧型進化算法。
智慧財產權大數據實驗室
- 部門介紹
智慧財產權大數據實驗室成立於2017年，智慧財產權大數據實驗室旨在使用大數據分析、文本分析、社交網路分析以及機器學習的方法對學術數據和專利數據進行深度挖掘，針對學者學術評價、研究趨勢預測、合作模式挖掘等方面進行研究，並建立一個擁有自主智慧財產權的融合專利、學者出版物等科研成果的智慧財產權大數據平台。
- 研究方向
（1）專利信息檢索，主要針對專利數據的語言描述特點、結構特點、圖片特點等，構建垂直領域的專用信息搜尋引擎；
（2）競爭者發現，根據專利權利要求、專利申請人、專利發明人、市場動態等信息，探索專利申請人之間的競爭關係；
（3）學術評價，利用專利、學者出版物、公開的項目申報信息等數據，研究學者、機構的成果價值、科研能力、創新能力等評價模型。
（4）合作者推薦，根據學者在專利、出版物等方面的研究點，研究學者之間的研究特色，推薦相關的合作者。
- 未來預期
（1）研發一套具有自主智慧財產權的智慧財產權大數據服務平台，為科研工作者、政府、企業提供科技導航、創新評價等服務；
（2）形成一套完善的學術評價、競爭者發現、合作者推薦的數據分析模型；
（3）突破文本表示、文本摘要、分散式索引、語義化檢索等信息檢索的關鍵技術，設計高效專門的專利檢索算法。
數據智慧型項目部
- 部門介紹
數據智慧型項目部成立於2018年，旨在研究大數據、深度學習、NLP等關鍵技術，研製面向行業套用的系統平台，構建數據+算法+平台三位一體的解決方案，打造一流的學術和交付團隊，助力數位化轉型升級。
- 研究方向
（1）大數據處理技術系統研發，主要探索麵向不同領域的大數據全生命周期採集、存儲和計算等核心技術和架構，推動大數據技術與系統的套用落地。
（2）AI+RPA技術與系統研發，主要探索數據平台和算法平台等核心智慧型技術，提升RPA在複雜場景非結構化數據處理能力和感知能力。
（3）智慧型抽取技術與系統研發，主要探索藉助深度學習、NLP等技術從富格式文檔和圖表中提取結構化數據，拓展業務數位化邊界。
- 未來預期
（1）突破一批技術、系統及套用中的瓶頸問題；
（2）打造數據智慧型驅動的擁有核心智慧財產權的套用系統；
（3）培養一批掌握大數據和人工智慧專門技術的高級軟體工程師。
機器視覺與信號處理中心
深度感知與機器人實驗室
- 部門介紹
深度感知與機器人實驗室成立於2018年，旨在突破機器人在底層設計、場景理解、自主定位導航及多感測器信息融合等方面關鍵技術，構建面向深度感知技術的機器人與外界環境智慧型“觀測”、“互動”及“認知”解決方案。
- 研究方向
（1）弱光場景感知研究，主要探索低照度環境下的視覺信號增強技術和高動態清晰成像技術，解決機器人對外界環境的“觀測”問題；
（2）ROS機器人技術研究，主要探索基於ROS系統的自主導航與定位、機器人視覺及多感測器融合技術，解決機器人與外界環境的“互動”問題；
（3）機器人智慧型感知研究，主要探索基於深度學習算法的目標位姿估計、抓取檢測技術，未知場景地圖實時構建與自主定位技術，解決機器人對外界環境的“認知”問題；
（4）信號處理技術與系統研究，主要探索多模態信息感知、信號處理與傳輸及深度學習技術，解決機器人與外界環境的“理解”問題。
（5）嵌入式實時系統研究，主要探索基於多核異構實時系統的調度算法研究，解決機器人自身的“計算”問題。
- 未來預期
（1）突破弱光環境感知、底層系統設計、多感測器融合、目標檢測等方面的若干核心問題；
（2）具備產業發展精準對接的能力，打造智慧型設備的研發基地，提供智慧型機器人技術的社會服務；
（3）培養一批能服務於智慧型機器人行業的高端工程師。
語音語言實驗室
- 部門介紹
語音語言實驗室成立於2018年，旨在突破特定/開放環境聲紋識別、腦信號分析、多模態數據分析、邏輯學習等領域關鍵技術，構建面向企業/個人的聲紋識別、語義搜尋、多模態數據檢索解決方案。
- 研究方向
（1）聲紋識別研究，主要探索基於深度學習的聲紋識別技術，並結合語音識別、音頻檢索等技術，解決特定環境下聲紋識別的實際套用問題;
（2）語言分析研究：主要探索基於深度學習、知識圖譜的自然語言技術，解決面向大數據輿情分析、面向特定領域的語義搜尋,人機對話等問題;
（3）情感腦電信號識別研究，主要探索基於信號處理和認知心理學的腦電信號分析及識別技術，解決情感腦電信號的有效識別問題；
（4）多模態機器學習研究，包括表示(representation)、轉換(translation)、對齊(alignment)、融合(fusion)和互相學習(co-learning) 5個基本任務,旨在創建可以處理和關聯來自多個模態信息的模型；
（5）邏輯學習，主要探索基於數據驅動的邏輯學習技術，解決邏輯可學習問題。
- 未來預期
（1）推進聲紋識別、腦電信號分析、大數據輿情分析、識別等產品落地；
（2）解決多模態數據融合中語義不一致等核心問題；
（3）奠定邏輯學習基本的理論基礎。
機器視覺實驗室
- 實驗室概況：
機器視覺實驗室是山西大學大數據科學與產業研究院下屬的科研部門，致力於如何使計算機具有“看”的功能，著眼於計算機視覺方面的基礎理論創新和關鍵技術突破，努力打造成為國內一流的計算機視覺研究團隊，為我國的信息技術，大數據產業等培養一流的專業人才。
實驗室目前主要在計算機視覺基礎理論與感知、多模態數據融合與分析、醫學圖像處理及三維重建等方面展開科學研究。
- 研究方向：
圖像和視頻分析：主要以海量的圖像和視頻數據為研究對象，綜合運用模式識別、人工智慧和計算機視覺的理論與方法，對圖像和視頻中的目標屬性和高層語義進行挖掘。
圖像三維重建：主要研究如何通過二維圖像恢復真實世界的三維結構的理論和方法。本方向主要以微製造與生命科學領域中的顯微尺度對象為研究基礎，旨在通過高解析度二維圖像序列實現顯微對象的高精度三維重建。
醫學圖像分割：醫學圖像分割是將原始的2D或3D圖像劃分成不同性質的區域，從而把感興趣的區域提取出來，是圖像理解的基礎。本方向以醫學圖像大數據為背景，對疾病診斷、圖像引導手術以及醫學數據可視化等有重要作用，旨在為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據。
- 未來預期：
⑴ 旨在突破智慧型圖像視頻分析，高層語義理解等方面的基礎理論和方法，解決實際套用場景中面臨的關鍵科學問題。
⑵ 力爭在顯微圖像的靜態和動態三維重建方面實現理論突破，解決微製造和生命醫學領域三維重建面臨的關鍵科學問題。
⑶ 期望在醫學圖像，特別是腦圖像分割方面實現理論或方法突破，解決疾病診斷，圖像引導手術等方面面臨的關鍵科學問題。
中美EPRI國際聯合實驗室
- 部門介紹
EPRI中美聯合實驗室成立於2019年，旨在研究並突破醫學圖像重建技術和EPRI成像技術中的關鍵科學問題，構建基礎研究、儀器研發和醫學套用三位一體的學術平台，打造一流的學術團隊，服務人類健康事業。
- 研究方向
（1）圖像重建算法研究，主要探索成像理論與先進算法，解決成像領域中核心重建算法的性能提升問題。
（2）EPRI技術與系統，主要探索EPRI圖像重建算法與成像儀研製，解決EPRI產業化的基礎研究問題。
（3）EPRI成像套用研究，主要探索EPRI在腫瘤精準放療中的套用，解決放療的療效提升問題。
- 未來預期
（1）突破一批技術、系統及套用中的瓶頸問題；
（2）將實驗室建成國內知名的醫學成像實驗室；
（3）培養一批優秀的醫學成像技術專門人才。
人工智慧安全中心
- 部門介紹
該中心成立於2019年，旨在突破軟硬體系統漏洞檢測、大數據加密、網路安全態勢感知、智慧型電網安全等領域關鍵技術，構建面向大數據、雲平台下的代碼級漏洞檢測及數據隱私防護解決方案。
- 研究方向
（1）代碼級漏洞檢測研究，主要探索基於原始碼和二進制代碼的漏洞檢測技術及基於知識圖譜的漏洞依賴分析技術，解決網路安全中“系統層”的安全問題；
（2）大數據防護技術研究，主要探索基於屬性的公鑰加密方法、區塊鏈數據安全與隱私保護及量子密碼研究，解決網路安全中“數據層”的安全問題；
（3）安全態勢感知研究，主要探索基於機器學習算法的異常流量檢測和網路安全態勢感知技術，解決網路安全“管理層”的安全問題；
（4）安全防禦策略研究，主要探索雲平台下主動防禦技術及智慧型電網中數據完整性攻擊的防禦策略，解決網路安全中“套用層”的安全問題。
- 未來預期
（1）突破網路漏洞檢測、數據隱私防護、安全態勢感知領域的若干核心問題；
（2）具備向社會提供安全技術服務能力，打造山西省區域網路絡安全產學研高地；
（3）培養一批能在網路安全領域開展科學研究及技術工程化套用的高端人才；
科研協作中心
- 中心介紹：
科研協作中心負責研究院日常事務性工作。
（1）負責科研管理、項目管理、資產管理、財務管理等管理工作；
（2）負責科技交流、宣傳推廣、產業接洽、外國專家等行政工作；
（3）負責安全保衛、日常接待、外語翻譯、文章潤色等事務工作；
山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心
山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心於2020年7月獲山西省發展和改革委員會批准成立，中心依託山西大學大數據科學與產業研究院和計算機信息與技術學院，圍繞圖像和視頻分析、夜間視覺信息增強技術、科研合作模式挖掘、網路安全檢測等多個前沿方向開展攻關，力爭從理論、方法及技術層面進行源頭創新，將機器視覺與數據挖掘技術領域的科研成果推向市場，建設國內一流的人工智慧領域工程研究中心。
山西省人工智慧交叉創新雙創示範平台
山西省人工智慧交叉創新雙創示範平台於2022年7月由山西省發展改革委員會批准建設的省部級創新創業示範平台，平台依託山西大學大數據科學與產業研究院、計算機科學與技術學院和山西省機器視覺與數據挖掘工程研究中心，圍繞“人工智慧基礎研究、空間無人系統智慧型控制、計算成像與戰場視覺感知、網路空間攻防學習與態勢感知和智慧型病理分析與腫瘤診斷”等領域，構建能激發科技發展內生力的理論創新平台，打造創新能力突出、工程技術先進的技術研發中心，設立多學科聯合、多方參與的開放式人工智慧人才培養基地，創建具有鮮明地域特色與技術特色、省內一流的高水平人工智慧交叉科技研發高地與經濟轉型助推器。
