山东省高层次青年人才(泰山学者青年专家),现任副研究员,硕士生导师。本博毕业于山东大学,博士期间赴加拿大、美国联合培养,曾在阿联酋起源人工智能研究院实习。
研究方向概率机器学习及受限条件下的鲁棒机器学习算法,即研究利用概率模型建模机器学习中的不确定性,推断出多种可能性及相应概率分布,以达到鲁棒可信学习目标;近期关注人机互补学习(Learning to Defer)、大模型、具身智能。
已在顶级期刊和会议上发表论文20余篇,包括IEEE TPAMI、IJCV、MLJ、ICML、CVPR、ICCV、ECCV,授权专利3项,其中美国专利1项,论文成果请参见英文主页:https://haolsun.github.io;获山东省科技进步奖、山东省优秀博士学位论文奖、ACM(济南)优秀博士学位论文奖。主持国家自然科学基金青年项目1项、山东省自然科学基金项目2项、中国博士后基金特别资助1项、面上项目1项,参与多项国家重点研发计划、山东省自然科学基金重大基础研究项目。
招收2026级软件工程或人工智能专业 学硕(待招) / 专硕(已招) 各 1人,本组以科研为主,具有一定挑战性。欢迎已录取本院的同学联系()。也欢迎对前沿AI技术感兴趣的本科生同学以科研助手的角色与我合作!
在开启研究生生涯之前,建议阅读《学术研究——你的成功之道》。凌老师与杨老师在书中系统介绍了科研的基本路径与成长方法,对初入学术研究的同学具有重要的指导意义。
概率机器学习、鲁棒机器学习、元学习算法。
5. 安洋. Spatio-Temporal Multivariate Probabilistic Modeling for Traffic Prediction. TKDE, 2025.
7. 杜英军等 and 孙皓亮. MetaKernel: Learning Variational Random Features with Limited Labels. T-PAMI, 2024.
11. 孙皓亮等. Attentional Prototype Inference for Few-Shot Segmentation. PR, 2023.
12. 孙皓亮等. Learning to Rectify for Robust Learning with Noisy Labels. PR, 2022.
14. 甄先通、孙皓亮等. Learning to Learn Kernels with Variational Random Features. ICML, 2020.
15. 孙皓亮等. DUAL-GLOW: Conditional Flow-Based Generative Model for Modality Transfer. ICCV, 2019.
16. 孙皓亮等. Learning Deep Match Kernels for Image-Set Classification. CVPR, 2017.
1. 面向公路工程的文档自动生成技术研究, 2025-08-06-2026-02-05
2. 公路工程三维智能设计关键技术研究项目大模型训练与二次开发技术服务, 2025-08-06-2026-02-05
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11. 面向小样本学习的生成式元学习方法研究, 2021-09-01-2024-12-31, 在研
12. 基于ChatGPT的高速公路智能养护管理与应用研究, 横向项目, 2023-09-30-2024-09-30, 在研
13. 基于多分量融合的生成式小样本学习算法研究, 中国博士后科学基金, 2021-11-15-2023-03-31, 结题