近十年，以“深度学习”为代表的人工智能方法得到了快速发展，但当前主流应用仍以计算机视觉、自然语言处理、语音识别等互联网行业应用为主。本研究方向探索如何将人工智能引入传统工业特别是制造业领域，提升传统行业的智能化程度，可称为“工业智能”。
- 利用机器视觉和多传感器融合等手段进行工业检测与故障诊断等
- 利用强化学习、模仿学习等方法进行工业设备控制和系统优化调度等，如微电网系统的能量优化、智能家居控制、电动汽车的有序充电等
Gao Shuhua
Professor
教育和研究背景简介 2008-2012年在上海交通大学机械与动力工程学院本科毕业，2012-2015年于北京航空航天大学机械工程及自动化学院取得硕士学位（主要研究并联机器人的控制系统），2015-2019年在新加坡国立大学（NUS）电气与计算机工程学院获得博士学位（主要研究生物医学背景下的系统建模与控制）。之后，于2019年11月到2022年3月，在新加坡国立大学先进控制技术实验室继续从事“基于人工智能方法的微电网最优能量管理”博士后研究。于2022年3月加入山东大学控制科学与工程学院，任... More+
Research Focus
人工智能及其工业测控应用
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