請看！澳大正在做這些人工智能研究

約30年前，澳門大學(xué)已開展人工智能方面的教學(xué)和研究，推動科技創(chuàng)新，研發(fā)真正惠及所有人的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)。

澳大目前有多個人工智能科研創(chuàng)新應(yīng)用項目，包括自動巴士、無人船、工業(yè)機器人、偽造圖像偵測和智慧旅游等，切合澳門發(fā)展所需。這些創(chuàng)新研究展現(xiàn)了澳大深入?yún)⑴c橫琴粵澳深度合作區(qū)的建設(shè)、推進粵港澳大灣區(qū)建設(shè)國際科技創(chuàng)新中心、助力澳門經(jīng)濟適度多元發(fā)展的不懈努力。

1. 人工智能新技術(shù)研發(fā)自動駕駛

科幻電影中自動車穿梭大都會街頭的畫面，再也不是海市蜃樓。為了研究自動駕駛技術(shù)，澳門大學(xué)正與本地和內(nèi)地多個機構(gòu)開展一個大型科研項目，并在澳大校園啟用澳門第 一臺自動駕駛巴士，作為測試新技術(shù)的平臺。

以自動駕駛巴士測試新技術(shù)

這架自動駕駛巴士在2020年10月啟用，有八個座位和六個站位，時速最 高40公里，是科研項目「協(xié)同智能驅(qū)動的無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)與平臺研究」的重要一環(huán)。該項目2019年起獲澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助，由智慧城市物聯(lián)網(wǎng)國家重點實驗室（澳門大學(xué)）、中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院、國防科技大學(xué)、百度和深圳海梁科技共同承擔(dān)，并獲澳門電訊提供流動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)支援。

研究團隊由澳大科技學(xué)院院長、計算機及信息科技系講座教授須成忠領(lǐng)導(dǎo)。須教授研究自動駕駛已有10多年，在美國底特律任教時曾與通用汽車等大企業(yè)合作研究智能駕駛，2011年回國后繼續(xù)探索相關(guān)技術(shù)，2019年加入澳大后不久開展這個自動駕駛項目。

全球各地都在研究自動駕駛。今日的自動車已能在受控制的環(huán)境下正常行駛，但現(xiàn)有技術(shù)還不足以制造出能安全、恰當(dāng)?shù)貞?yīng)對極端天氣和其他突發(fā)情況的全自動汽車，因此須教授的團隊正在研究令自動駕駛更安全的技術(shù)，成果令人鼓舞。單在2019年，他們就有22篇論文獲國際學(xué)術(shù)期刊登載，也有在一些頂 尖國際會議上發(fā)表論文。

提升自動車決策能力

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種主流的機器學(xué)習(xí)模型，某程度模仿人腦的感知方式，是自動駕駛技術(shù)的重要一環(huán)。須教授說，我們可以用大量關(guān)于交通情況的圖像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使它能在新的圖像中辨別出物件、車輛和行人。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策能力很取決于它用來學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。目前多數(shù)用于訓(xùn)練自動車的數(shù)據(jù)都是在良好天氣下收集所得，因此自動車平日能比較容易檢測出物件，但遇上臺風(fēng)等惡劣天氣和其他特殊情況時卻很可能失靈。我們原則上可以引入更多數(shù)據(jù)，為每種路況都來一個訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或其他機器學(xué)習(xí)模型），但實踐中卻難以有足夠的數(shù)據(jù)和時間來訓(xùn)練這些網(wǎng)絡(luò)，也無法預(yù)見汽車所有可能遇到的情況。

澳大自動駕駛研究團隊

應(yīng)對這個問題的方法之一就是運用「遷移學(xué)習(xí)」人工智能方法，原理有點像訓(xùn)練一個單車手學(xué)習(xí)駕駛電單車。單車手憑著他們的經(jīng)驗，可能駕駛電單車時會比其他人更易保持平衡，毋須像其他人一樣從頭學(xué)起。同樣，如果沒有足夠的數(shù)據(jù)或時間，我們可以用已經(jīng)訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型為基礎(chǔ)，為類似任務(wù)訓(xùn)練出新的模型。

為了提升遷移學(xué)習(xí)的成效，澳大與百度的研究人員提出了一種新算法，名為Re-Initializing the Fully-connected LayEr（簡稱RIFLE），用于訓(xùn)練基于遷移學(xué)習(xí)方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的「反向傳播」過程。他們先用這個新算法訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后以它來分類、檢測和分割數(shù)以萬計的圖像，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)遠(yuǎn)勝一些經(jīng)主流算法訓(xùn)練的對手。相關(guān)論文已在頂 尖的國際機器學(xué)習(xí)年會上發(fā)表。

加快訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型

重新訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前，我們可以先刪除一些與新任務(wù)無關(guān)的部分，這個過程稱為「剪枝」?！讣糁Α褂兄档途矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度、從而加快運算，但有時也會削弱其執(zhí)行任務(wù)的能力。

針對這個問題，澳大、中科院深圳先進技術(shù)研究院和百度的研究人員開發(fā)了一種新的「剪枝」方法，名為Attentive Feature Distillation and Selection（簡稱AFDS）。他們用AFDS和多種主流算法修剪一個有101個卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再用這些網(wǎng)絡(luò)來分析六個圖片數(shù)據(jù)庫，辨識圖片上有甚么物件。他們發(fā)現(xiàn)，在運算量下降30%的情況下，用AFDS修剪的網(wǎng)絡(luò)達(dá)到幾乎同樣準(zhǔn)確的辨識結(jié)果；即使運算量下降90%，準(zhǔn)確度仍能夠保持在約70%，遠(yuǎn)高于用其他方法修剪的網(wǎng)絡(luò)。相關(guān)論文已在頂 尖的國際學(xué)習(xí)表征年會上發(fā)表。

AFDS算法有助提升機器學(xué)習(xí)模型的運算速度

自動車通常會用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析周邊的物體，它們一旦受到網(wǎng)絡(luò)攻擊或遇到不太清晰的物件（例如有涂鴉的路標(biāo)）時很易判斷錯誤，例如將停車標(biāo)志誤判為讓先標(biāo)志，隨時釀成慘劇。因此，研究人員開發(fā)了LAFEAT算法，令卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面對攻擊或噪聲時更具魯棒性（robustness，又譯穩(wěn)健性）。這款新算法在實驗中的表現(xiàn)遠(yuǎn)勝10多種現(xiàn)有的算法。

在2021年中，澳大和百度的研究人員將LAFEAT算法在國際計算機視覺與模式識別會議上發(fā)表，該會議的論文錄取率僅為4.59%。他們也用這項算法參加了美國伊利諾大學(xué)、清華大學(xué)和阿里安全合辦的「CVPR安全AI挑戰(zhàn)者賽」算法比賽，與全球1680支隊伍切磋，勇奪亞軍，成為唯 一來自澳門的獲獎隊伍。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受攻擊時或會誤判路標(biāo)

走向自動駕駛的未來

研究團隊亦在深入研究人機交互技術(shù)，重點包括自然語言處理，目標(biāo)是讓自動車正確回應(yīng)語音指令。須教授也說，澳門路面較窄、電單車特別多，對自動車帶來額外挑戰(zhàn)，所以他的團隊亦在研究應(yīng)對澳門復(fù)雜路況的技術(shù)。

研究人員可在設(shè)于智慧城市物聯(lián)網(wǎng)國家重點實驗室（澳門大學(xué)）的實驗平臺用模型車輛測試自動駕駛技術(shù)

那么，到底我們何時才能在日常生活用自動車出行？須教授說，要真正廣泛使用自動車，我們還要克服不少技術(shù)難題，也需要有新的道路、網(wǎng)絡(luò)基建和法律法規(guī)配合，有賴社會各界共同努力?！肝覀儠粩嚅_發(fā)新的自動駕駛技術(shù)。通過在澳大啟用自動巴士，我們也希望提升公眾對自動車的認(rèn)識，為在澳門實現(xiàn)自動駕駛創(chuàng)造有利條件。

2. 智能海洋機器人用途廣泛

澳門大學(xué)電機及計算機工程系Carlos Silvestre教授的團隊正在研發(fā)新型自主船艇。他們在2020年一項國際智能無人船賽事奪冠，目前則在研究智能水下無人艇，能用于執(zhí)行海底測繪等諸多任務(wù)。

應(yīng)用廣泛

Silvestre教授在2011年領(lǐng)導(dǎo)成立「基于傳感器的協(xié)作機器人研究實驗室」（SCORE實驗室），目前與研究助理Joel Reis博士、博士生余甘和其他學(xué)生一同開展動力系統(tǒng)理論的科學(xué)探索，并且運用研究成果開發(fā)智能海洋機器人和空中無人機。

Carlos Silvestre教授（中）、研究助理Joel Reis博士（左）和博士生余甘

Silvestre教授早在30多年前開始研究海洋機器人。當(dāng)時他是里斯本大學(xué)高等技術(shù)學(xué)院的碩士生。他說，在不同類型的機器人中，無人水面艦艇（USV）的用途尤其廣泛，在執(zhí)行巡邏、貨運、海洋研究、搜救、油氣勘探和海底電纜安裝等任務(wù)時均有明顯優(yōu)勢。

SCORE實驗室在澳大校園的湖面試測無人船

設(shè)計導(dǎo)航及控制算法

由于風(fēng)、浪、洋流等環(huán)境因素，要使USV始終在正確時間沿著正確路徑航行并非易事。USV需要一個由復(fù)雜算法組成的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)，才能實時、準(zhǔn)確和安全地運作，并在偏離預(yù)定路徑時進行快速修正。

無人船裝有一個軌跡跟蹤控制系統(tǒng)

SCORE實驗室近年來在設(shè)計非線性軌跡跟蹤智能控制系統(tǒng)方面取得豐碩成果，它們的有效性已在計算機仿真和澳大校園內(nèi)的實地試驗得到驗證。實驗室成員開發(fā)的算法能讓USV避開障礙物、在電力耗盡時返回出發(fā)點和應(yīng)對其他突發(fā)情況。

澳大團隊在首屆珠海萬山國際智能船艇公開賽的一個項目奪冠

SCORE實驗室成員憑借他們的算法，在2020年底首屆珠海萬山國際智能船艇公開賽獲得冠 軍。他們在比賽期間編寫了智能制導(dǎo)、控制和導(dǎo)航程序并安裝在USV上，然后在海上執(zhí)行自動導(dǎo)航、避開障礙物和目標(biāo)識別等任務(wù)。他們的USV最終的追蹤準(zhǔn)確度不僅遠(yuǎn)高于10名對手，更被賽事主辦方譽為（史 無前例）。

新型無人潛水器

此外，Silvestre教授的團隊正在設(shè)計一種新型自主水下航行器，將會配備專業(yè)級的聲納系統(tǒng)、攝像頭和慣性傳感器。這個項目名為（ORVIS-Ocean Robotic Vehicles for Intervention in Shallow Waters），為期數(shù)年，2020年起由澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助。

據(jù)Silvestre教授介紹，這款新型水下機器人將會配備聲納傳感器，在低能見度的水底仍能產(chǎn)生高解像度的圖像。在臺風(fēng)等天災(zāi)后，我們可以使用這個機器人來檢查澳門能見度很低的水域的水下設(shè)施有否損壞。海洋機器人可以巡邏水域、檢查海堤等海洋設(shè)施、繪制海床地圖和監(jiān)測海洋生態(tài)系統(tǒng)，相信將會在澳門得到更廣泛的應(yīng)用。

3. 智能機器人創(chuàng)新惠民

隨著人工智能的進步和行業(yè)需求的增長，智能機器人早已成為全球各地的研究熱點。澳門大學(xué)機電工程系教授徐青松一直帶領(lǐng)團隊研發(fā)創(chuàng)新的智能機器人，服務(wù)民生和社會。

消毒機器人協(xié)助防疫

2020年新冠疫情初期，徐教授的團隊獲澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助開發(fā)了智能機器人「消毒智多星」，期間獲澳門發(fā)展及質(zhì)量研究所提供空氣指標(biāo)監(jiān)測支援。他說消毒機器人能減省人力、提高效率、降低醫(yī)護人員接觸病毒的風(fēng)險和確保消毒劑均勻噴灑。

徐青松教授（中）的團隊研制各類機器人

徐教授說：我們一手研發(fā)了機器人的零件和程序，更包辦其外觀設(shè)計和組裝，所以能夠壓縮成本和售價，吸引更多機構(gòu)使用機器人。他表示，澳大已就相關(guān)技術(shù)申請專利，也正與企業(yè)洽談專利權(quán)轉(zhuǎn)讓，期望將智能消毒機械人批量生產(chǎn)，推向粵港澳大灣區(qū)等地的市場。

消毒機器人

工業(yè)機器人推動智能制造

在澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金首屆重點研發(fā)專項資助計劃支持下，徐教授的團隊也在開發(fā)擁有三維視覺感知和柔順力控的新一代工業(yè)機器人，能夠在可變化的環(huán)境與人類緊密合作。所謂柔順力控，即是機器人能夠因應(yīng)外力影響（例如是機器臂活動時被人碰到一下）靈活調(diào)整自身力度，確保完成任務(wù)。

徐教授說，新的機器人將會比同類產(chǎn)品更靈活、更智能，能完成更復(fù)雜的工作。這個項目的目標(biāo)是提升機器人智能作業(yè)系統(tǒng)的性能，將以零件裝配、汽車打磨、飛機維護等任務(wù)作為示范用途，相信成果會有利推進澳門經(jīng)濟適度多元化發(fā)展。

智能工業(yè)機器臂

微操作機器人促進生物醫(yī)學(xué)工程

徐教授團隊早前還研發(fā)了智能微操作機器人系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠自動在微納米尺度上操控微注射器和微夾鉗，可以用于基因編輯等活體細(xì)胞操作，大大增加細(xì)胞在顯微注射后的存活率，使顯微注射更可靠、效果更穩(wěn)定，滿足生物醫(yī)學(xué)工程對活體細(xì)胞操作不斷增長的需求。他們還發(fā)明了新型智能精確運動與力度混合控制算法，讓微操作機器人工作時更迅速和更準(zhǔn)確。

機器人微夾鉗系統(tǒng)

此外，徐教授團隊的項目「機器人微夾鉗系統(tǒng)研發(fā)及産業(yè)應(yīng)用」是澳門大學(xué)—華發(fā)集團聯(lián)合實驗室的首批科創(chuàng)項目之一，正在珠海澳大科技研究院的支援下，將研究成果轉(zhuǎn)化為面向市場的產(chǎn)品。

徐青松教授

經(jīng)過10余年研發(fā)積累，徐教授先后擔(dān)任多份著 名國際期刊的編委，并多次獲得澳門科學(xué)技術(shù)獎勵，期望團隊再接再厲：我們也正在開發(fā)血管機器人、高空作業(yè)機器人等智能機器人，進一步以科技創(chuàng)新改善人們的生活。我相信智能機器人將會與人共融，更好地服務(wù)社會。

4. 智能偵測圖像篡改

科技令圖像篡改變得輕而易舉、電子文件真?zhèn)坞y測。澳門大學(xué)計算機及信息科學(xué)系副教授周建濤的團隊?wèi){著一款先進算法，在一場圖像篡改偵測國際比賽中擊敗1,500多支隊伍，目前與阿里巴巴合作開發(fā)更強大的偵測工具。

眼看未為真

周教授是澳大人工智能與機器人研究中心代主任，也是智慧城市物聯(lián)網(wǎng)國家重點實驗室（澳門大學(xué)）的成員。他說：許多被篡改的圖像不但肉眼無法察覺，連計算機程序也偵測不到。

周建濤教授團隊借助澳大智能超算中心的超級計算機訓(xùn)練用于圖像篡改偵測的深度學(xué)習(xí)模型

圖像篡改偵測算法有如專業(yè)偵探，察覺到旁人不為意的蛛絲馬跡。這些算法通常會分析圖像的噪聲分布和其他特征，尋找線索。如果一幅圖像未經(jīng)篡改，整幅圖的噪聲分布通常會保持一致。

研究人員將SE-Block結(jié)構(gòu)加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提升其從圖像擷取信息的效能。圖為SEBlock的結(jié)構(gòu)。

2019年起，研究團隊獲澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助，開展一項關(guān)于準(zhǔn)確分析噪聲和提取圖像特征的研究項目，其成果有助開發(fā)偵測算法，令篡改過的圖像無所遁形。

探微知著

2021年初，周教授的團隊參加由清華大學(xué)和阿里巴巴合辦的{安全AI挑戰(zhàn)者賽（第五期）}，在（篡改賽道）勇奪冠 軍，也在檢測賽道獲得季軍。在篡改賽道，團隊修改了20張證件類圖像上的信息，例如身份證上的姓名和出生日期。他們會分析圖像中真實部分的噪聲，同時參考被篡改部分的背景細(xì)節(jié)，最 后在被篡改部分添加一層自適應(yīng)噪聲，用來躲避人工智能工具的偵測。他說：我們是1,534支參賽團隊中最成功的圖像篡改者。

周建濤教授（右）的團隊在由清華大學(xué)和阿里巴巴合辦的「安全AI挑戰(zhàn)者賽（第五期）」獲獎

比賽期間，他們也訓(xùn)練出一款新的偵測算法。它經(jīng)過深度學(xué)習(xí)數(shù)以萬計的圖像，不出半秒就能偵測出圖像被篡改的位置，準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超對手。這款算法特點是采用了一個多網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的空間通道感知模塊，能夠準(zhǔn)確地提取圖像特征。

周建濤教授

產(chǎn)學(xué)合作

憑著矚目的表現(xiàn)，周教授的團隊獲阿里巴巴贊助加強算法。周教授說，網(wǎng)上購物平臺每日都要驗證大量網(wǎng)店的牌照，確保賣家都是合資格的商戶。面對高解像度的圖像時，現(xiàn)有算法一般可以準(zhǔn)確偵測出經(jīng)篡改的圖像，但處理低解像度圖像，例如是經(jīng)社交媒體或通訊軟件壓縮過的圖像，往往束手無策。

周建濤教授團隊運用澳大的智能超算中心來訓(xùn)練算法。該中心提供多個GPU計算平臺，可以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)和作為虛擬數(shù)據(jù)中心。

研究團隊正在參與「阿里巴巴創(chuàng)新研究計劃」，開展為期一年的「抗媒體傳輸?shù)母唪敯魝卧靾D像檢測與定位研究」，旨在設(shè)計更高效的偵測算法，即使目標(biāo)圖像曾被不同媒介壓縮、調(diào)整大小、過濾或添加噪聲，仍能找出破綻。

周建濤教授團隊的算法可在半秒內(nèi)偵測出圖像被篡改的位置

周教授說，這項目是澳大在該領(lǐng)域與大型科技企業(yè)首 次合作，有助他的團隊累積產(chǎn)學(xué)研合作經(jīng)驗：我們正在運用研究成果解決現(xiàn)實世界的商業(yè)問題，進展令人鼓舞。

5. 社交媒體數(shù)據(jù)驅(qū)動智慧旅游

社交媒體每天產(chǎn)生大量時空數(shù)據(jù)，充分利用這些大數(shù)據(jù)可以推動旅游業(yè)智能化。為了善用這些數(shù)據(jù)，澳門大學(xué)的研究人員正在開發(fā)一系列先進算法，藉此推動澳門成為智能型世界旅游休閑中心。

數(shù)據(jù)助旅客規(guī)劃行程

在智慧城市物聯(lián)網(wǎng)國家重點實驗室（澳門大學(xué)），數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?、計算機及信息科學(xué)系主任鞏志國教授正在與研究生研究「社交媒體數(shù)據(jù)流的在線事件檢測與智能分層聚類技術(shù)」，其中一環(huán)是開發(fā)供旅客和業(yè)界使用的手機程序。項目在2019年起獲澳門科學(xué)技術(shù)發(fā)展基金資助。

鞏志國教授的團隊開發(fā)的手機程序能提供個人化行程推薦

鞏教授的團隊設(shè)計了一款手機程序，能夠推薦個人化的澳門行程，原理是分析旅客在社交媒體留下的「游覽軌跡」，主要是他們在澳門到訪過的地點、時間和評論。鞏教授相信，提供更個人化的旅游體驗有助延長旅客在澳游覽的時間。對初次來澳的旅客，我們也運用了遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，通過分析他們在原居地的游覽軌跡獲取其旅游喜好，在他們抵達(dá)前就能推薦景點。

計算機程序顯示旅客的位置和心情

與此同時，鞏教授的團隊開發(fā)了一些新算法分析社交媒體數(shù)據(jù)，能夠評估旅客心情、找出熱門的名勝和活動，以及識別和預(yù)測突發(fā)事件。酒店、餐廳和博物館等旅游場所都能采用這些技術(shù)，了解旅客需要，改善服務(wù)和拓展客源。他的團隊也正研究用社交媒體數(shù)據(jù)，評估各區(qū)不同時段的旅客密度，為政府規(guī)劃交通及旅游設(shè)施提供參考。

鞏志國教授

改良算法推動智慧旅游

為方便市民和旅客出行、避開塞車，研究團隊將會推出另一款手機程序，數(shù)據(jù)來自40多個路口的攝錄鏡頭。程序能在地圖上實時顯示道路的擠塞程度和預(yù)測將來的路況，主要運用兩種機器學(xué)習(xí)方法，分別是能從圖像識別車輛數(shù)量和類型的「卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」，以及用來分析相關(guān)的時序數(shù)據(jù)的「循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」。他們更在開發(fā)另一款運用機器學(xué)習(xí)模型的程序，預(yù)測巴士到站時間。

澳大正在開發(fā)一系列先進算法，推動澳門成為智能型世界旅游休閑中心。

鞏教授說，他的團隊還在處理一些技術(shù)挑戰(zhàn)，其中一個是各大社交媒體開放數(shù)據(jù)的程度不一、數(shù)據(jù)格式各異，需要整合不同平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。分析社交媒體數(shù)據(jù)時也會遇上語義分析的難題，需要令計算機更準(zhǔn)確地理解有多種含義的單詞和句子：我們的團隊將會繼續(xù)改進機器學(xué)習(xí)模型，在澳門為旅客創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)和智能的旅程服務(wù)。