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2018 CUHK Shenzhen-TBSI機(jī)器學(xué)習(xí)與工業(yè)智能?chē)?guó)際論壇，這場(chǎng)匯聚全球一流工程、自動(dòng)控制等專(zhuān)業(yè)教授的論壇，究竟討論了些什么，又帶來(lái)了怎樣新鮮的成果呢？讓我們來(lái)快速盤(pán)點(diǎn)一下，在工業(yè)智能、智能制造、智能操作和控制、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、不確定性處理，以及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識(shí)整合方面的最新觀(guān)點(diǎn)。

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演講精華：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力源于它是一種非常通用的，幾乎是“盲目”的工具，可以直接從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法不同，它不假設(shè)任何數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)構(gòu)，關(guān)系或約束的知識(shí)，但試圖使用通用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)和表示所有類(lèi)型的模型。另一方面，如果我們對(duì)模型有一些了解，原則上我們應(yīng)該能夠使推理算法更有效率。

我們?cè)撊绾握{(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以反映我們對(duì)統(tǒng)計(jì)模型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的了解？這是本次演講的主題。從概念上講，我們需要確定在學(xué)習(xí)過(guò)程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部發(fā)生了什么，找出正在計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量以及它們?nèi)绾未鎯?chǔ)在網(wǎng)絡(luò)中。為此，我們制定了新的問(wèn)題稱(chēng)為“通用特征選擇”，我們需要從高維數(shù)據(jù)中選取低維特征用來(lái)解決一個(gè)系列的推理問(wèn)題。我們解決了這個(gè)問(wèn)題，并證明了解決方案與一些信息論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中的概念緊密相關(guān)，比如HGR相關(guān)和公共信息，以及一些學(xué)習(xí)算法如PCA，CCA，矩陣分解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能隱含地解決同樣的問(wèn)題。然后，我們展示了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論上的理解如何幫助我們建立性能上限并更系統(tǒng)地設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù);并在新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)中包含特定知識(shí)。

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Sigurd Skogestad

挪威科技大學(xué) 全職教授

演講主題：流程優(yōu)化的代理模型（Surrogate Models for Process Optimization）

演講精華：使用商業(yè)模擬器的過(guò)程優(yōu)化是耗時(shí)且不可靠的。我們通過(guò)仿真生成替代模型，因?yàn)槟M是耗時(shí)的，所以減少模擬次數(shù)（“樣本”）非常重要。 替代模型與精確的物料平衡相結(jié)合，以避免替代模型需要“學(xué)習(xí)”物料守恒。 為了使替代模型覆蓋相關(guān)的操作條件（通常意味著避免強(qiáng)非線(xiàn)性區(qū)域），選擇適當(dāng)?shù)淖宰兞渴呛苤匾?，這里我們使用控制理論中的思想，包括自我優(yōu)化控制。 這項(xiàng)工作是基于Julian Straus（2018）的博士論文。

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Rolf Findeisen

德國(guó)馬格德堡大學(xué)系統(tǒng)理論與自動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)室教授兼主任

演講主題：對(duì)聯(lián)網(wǎng)自治系統(tǒng)的預(yù)測(cè)、學(xué)習(xí)支持控制（Predictive, Learning Supported Control for Connected Autonomous Systems）

演講精華：由于通信和信息技術(shù)系統(tǒng)的快速發(fā)展，系統(tǒng)越來(lái)越多地與相鄰系統(tǒng)或云端系統(tǒng)交換信息。 例如智能電網(wǎng)，生產(chǎn)系統(tǒng)或多模式運(yùn)輸系統(tǒng)。雖然系統(tǒng)互聯(lián)提供了許多誘人的可能性，但它們也存在一些挑戰(zhàn)，比如什么是合適的可擴(kuò)展控制和監(jiān)控技術(shù)，可以促進(jìn)自治、即插即用操作并同時(shí)實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)；如何將這些方法與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合來(lái)應(yīng)對(duì)不確定性。 我們提出了基于協(xié)議的預(yù)測(cè)控制策略，它支持復(fù)雜系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)，這有利于系統(tǒng)的分層和分散自主操作。

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高福榮 香港科技大學(xué)講座教授、

博士生導(dǎo)師，浙江大學(xué)求是教授，

演講主題：智能制造工廠(chǎng)研究面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇（Smart Manufacturing Plant Research Challenges and Opportunities）

演講精華：一個(gè)常規(guī)的工廠(chǎng)是由一些生產(chǎn)線(xiàn)組成的，每條生產(chǎn)線(xiàn)由多個(gè)設(shè)備組合而成。每個(gè)設(shè)備由不同的制造商提供。產(chǎn)品的改變需要這些設(shè)備的重新整合。在現(xiàn)代通信使得大型工業(yè)數(shù)據(jù)日益普及的今天，對(duì)于控制/自動(dòng)化研究人員來(lái)說(shuō)，他們正在面臨著一些開(kāi)放的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。對(duì)于研究界和教育界如何利用這一優(yōu)勢(shì)來(lái)應(yīng)對(duì)制造業(yè)挑戰(zhàn)，演講者希望以熱塑性塑料注塑成型為例來(lái)說(shuō)明和討論智能制造工廠(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

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S. Joe Qin

自動(dòng)控制專(zhuān)家，美國(guó)南加州大學(xué)Fluor講席教授。

國(guó)際電機(jī)及電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)院士、國(guó)際自動(dòng)控制聯(lián)合會(huì)院士，現(xiàn)任香港中文大學(xué)（深圳）教授

演講主題：用于操作和制造過(guò)程智能的高維數(shù)據(jù)分析（High Dimensional Data Analytics for Operations and Manufacturing Process Intelligence）

演講精華：制造過(guò)程系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)從日常操作中收集和存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)。大量的數(shù)據(jù)為操作和控制系統(tǒng)的故障診斷提供了有價(jià)值的依據(jù)。然而，迄今為止的大多數(shù)控制理論和實(shí)踐研究都集中在系統(tǒng)辨識(shí)上，其中數(shù)據(jù)是通過(guò)精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)收集的，或者是在假設(shè)正常過(guò)程模型被假定為可用的故障檢測(cè)的情況下。在這些領(lǐng)域中發(fā)展良好的理論和缺乏反饋控制下的常規(guī)操作數(shù)據(jù)分析方法之間存在明顯的差距。這些海量數(shù)據(jù)通常是動(dòng)態(tài)的，但遠(yuǎn)未被完全開(kāi)發(fā)。因此，需要理論和方法來(lái)分析這些數(shù)據(jù)，其中動(dòng)態(tài)僅存在于高維測(cè)量空間的子空間中。

在本次講座中，我們首先提供了基于隱變量建模方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程數(shù)據(jù)分析的歷史觀(guān)點(diǎn)，以及在常規(guī)操作下從測(cè)量數(shù)據(jù)中提取期望的組件或特征的目標(biāo)。然后將這些方法擴(kuò)展到建模高維動(dòng)態(tài)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以提取動(dòng)態(tài)潛變量。不同于僅對(duì)提取的分量最大化方差的主成分分析，動(dòng)態(tài)潛變量方法從其過(guò)去值提取最佳預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)分量。我們展示了一個(gè)工業(yè)案例研究如何有效地模擬真實(shí)的過(guò)程數(shù)據(jù)。使用這些動(dòng)態(tài)方法提取過(guò)程操作和控制的特征，從而引出關(guān)于工藝數(shù)據(jù)對(duì)于制造過(guò)程的故障診斷、診斷和有效控制的新視角。

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Jin Wang?

美國(guó)奧本大學(xué)化學(xué)工程系教授

演講主題：智能制造大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇：我們從支持物聯(lián)網(wǎng)的制造技術(shù)試驗(yàn)臺(tái)（MTT）中學(xué)到了什么（Challenges and Opportunities in Big Data Analytics for Smart Manufacturing: What We Learned from IoT-enabled Manufacturing Technology Test Beds (MTTs)）

演講精華：從消費(fèi)者服務(wù)和產(chǎn)品行業(yè)開(kāi)始，物聯(lián)網(wǎng)（IOT）技術(shù)在各個(gè)行業(yè)引起了越來(lái)越多的興趣。盡管工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)仍處于起步階段，但包括醫(yī)療保健庫(kù)存和供應(yīng)鏈管理、運(yùn)輸、工作場(chǎng)所和家庭支持、安全和監(jiān)視等各個(gè)行業(yè)在內(nèi)的相關(guān)許多應(yīng)用正在逐步開(kāi)發(fā)和部署。由于IOT傳感器通常比傳統(tǒng)傳感器便宜得多，更小，因此有可能用大量傳感器來(lái)檢測(cè)制造系統(tǒng)。前提是，從IOT傳感器收集的大數(shù)據(jù)可以用于提取工業(yè)智能和推進(jìn)制造業(yè)。因此，大數(shù)據(jù)分析，特別是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控（SPM）預(yù)計(jì)將顯著促進(jìn)智能制造的進(jìn)步。然而，這種類(lèi)型的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用并沒(méi)有引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。一個(gè)可能的原因是這樣的應(yīng)用的好處還沒(méi)有被認(rèn)可或測(cè)試。在這篇文章中，我們簡(jiǎn)要回顧了現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)智能制造的最新技術(shù)，并提出了兩個(gè)IOT使能制造技術(shù)試驗(yàn)臺(tái)（MTT），現(xiàn)有兩個(gè)IOT使能制造技術(shù)試驗(yàn)臺(tái)（MTT），探討IOT傳感器的制造潛力，了解IOT傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特征。此外，我們還討論了與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的潛力和挑戰(zhàn)。提出了面向物聯(lián)網(wǎng)的智能制造系統(tǒng)，并提出了基于統(tǒng)計(jì)模式分析（SPA）的框架作為智能制造的有前途的SPM工具。

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Sirish L. Shah

加拿大阿爾伯塔大學(xué)名譽(yù)教授

加拿大工程學(xué)院和加拿大化學(xué)研究所研究員

演講主題：流程行業(yè)的大數(shù)據(jù)和分析：不僅僅是炒作？（Big Data and Analytics in the Process Industry: More than just hype?）

演講精華：流程行業(yè)中擁有多年來(lái)保存的所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)：傳感器數(shù)據(jù)（主要是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)），具有操作的二值警報(bào)數(shù)據(jù)（分類(lèi)數(shù)據(jù)），去“導(dǎo)航”流程在期望的條件下去操作，以及識(shí)別和監(jiān)控應(yīng)用于高級(jí)控制流程模型。除此之外，包括有關(guān)流程拓?fù)湫畔⑷ゲ东@過(guò)程中的材料和信息流路徑也很重要。來(lái)自這些不同流程的數(shù)據(jù)源的信息融合是設(shè)計(jì)用于自主過(guò)程操作的智能分析平臺(tái)策略的關(guān)鍵步驟。本次研討會(huì)的目的是介紹關(guān)于我們預(yù)測(cè)性監(jiān)測(cè)和最佳自主或半自動(dòng)流程操作的相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和方法。

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Jay H. Lee

韓國(guó)先進(jìn)科技學(xué)院，化學(xué)和生物分子工程專(zhuān)業(yè)，教授

演講主題：通過(guò)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)規(guī)劃最優(yōu)化多尺度決策（OptimalMulti-scale Decision-Making by Combining / Reinforcement Learning andMathematical Programming）

演講精華：一般而言，順序控制決策過(guò)程，如控制系統(tǒng)，采取閉環(huán)系統(tǒng)，觀(guān)察由所采取的決策和不確定性所導(dǎo)致的動(dòng)態(tài)隨機(jī)環(huán)境的響應(yīng)。這種動(dòng)態(tài)隨機(jī)決策問(wèn)題存在于工業(yè)和制造系統(tǒng)、機(jī)器人、金融應(yīng)用、醫(yī)療應(yīng)用、計(jì)算和通信、游戲和電力系統(tǒng)等領(lǐng)域。在一些應(yīng)用中，決策過(guò)程發(fā)生在多個(gè)時(shí)間尺度的不同級(jí)別上，這被稱(chēng)為多尺度決策問(wèn)題。例如，在過(guò)程系統(tǒng)工程共同體所采用的標(biāo)準(zhǔn)決策層次中，高層次的戰(zhàn)略或規(guī)劃問(wèn)題提供了一組較長(zhǎng)時(shí)間尺度上的決策（例如，目標(biāo)、設(shè)定點(diǎn)），然后將其作為輸入，輸入到較低級(jí)別的操作子問(wèn)題（例如，調(diào)度，控制），目的是在更快的時(shí)間尺度上獲得完整的執(zhí)行解決方案。本研究著重于具有不同時(shí)間尺度的決策層之間的聯(lián)系。通過(guò)解決不同層次之間的不一致性，決策過(guò)程邊界的擴(kuò)展可以提供更加健全和靈活的管理和控制策略。為此，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）能夠通過(guò)與環(huán)境的相互作用不斷改進(jìn)決策策略，并以相互補(bǔ)充的方式與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃相結(jié)合，因?yàn)槊糠N方法的優(yōu)缺點(diǎn)是與決策層次中的高級(jí)別或低級(jí)別的特征相關(guān)的。本文提出了可再生微電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和煉油廠(chǎng)管理的實(shí)際例子，來(lái)闡釋上述方法，并給出了基準(zhǔn)案例研究的數(shù)值結(jié)果。

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Dominique Bonvin

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院自動(dòng)控制專(zhuān)業(yè)教授

演講主題：通過(guò)修飾符適應(yīng)和高斯過(guò)程對(duì)不確定過(guò)程系統(tǒng)的實(shí)時(shí)優(yōu)化（Real-Time Optimization of Uncertain Process Systems via Modifier Adaptation and Gaussian Processes）

演講精華：在靜態(tài)實(shí)時(shí)優(yōu)化的背景下， 測(cè)量的使用允許以工廠(chǎng)模型不匹配和干擾的形式處理不確定性。修飾適應(yīng)（MA）是基于測(cè)量的方案，使用對(duì)模型成本和約束函數(shù)的一階校正，以便在收斂時(shí)實(shí)現(xiàn)工廠(chǎng)模型最優(yōu)性。然而，一階校正主要依賴(lài)于工廠(chǎng)模型梯度的估計(jì)，這通常需要耗費(fèi)大量工廠(chǎng)模型實(shí)驗(yàn)。本文提出通過(guò)MA實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化，但使用遞歸高斯過(guò)程來(lái)表示工廠(chǎng)模型不匹配性并估計(jì)工廠(chǎng)模型梯度。通過(guò)這種方式，可以（1）減弱噪聲測(cè)量的影響，（2）通過(guò)有限差分方案和額外的工廠(chǎng)實(shí)驗(yàn)來(lái)避免工廠(chǎng)模型梯度估計(jì)。我們使用穩(wěn)態(tài)優(yōu)化數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建高斯過(guò)程回歸函數(shù)。通過(guò)Williams-Otto反應(yīng)堆問(wèn)題的約束變體說(shuō)明了所提出的方案的效率。

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Bhushan Gopaluni

加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)化學(xué)與生物工程系本科研究教授兼副主任