2018年国际大学生类脑计算大赛总决赛在清华成功举办

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本届大赛吸引了84个国内外高校和研究所的近300支队伍报名参赛,参赛作品涵盖了硬件、算法、软件、应用等多个方面,经过严格的筛选与评审,最终组委会评选出16支队伍晋级决赛。同时大赛邀请了来自清华大学,北京大学,英国肯特大学、中科院自动化所、中科院计算所、中国传媒大学、天津大学、北京理工大学和北京灵汐科技的教授和专家做评委。
10月13日上午9:00,总决赛拉开帷幕。
在开幕式上清华大学副校长薛其坤院士首先为总决赛致辞。薛校长代表主办方介绍了大赛举办的背景及目的,并对到场的嘉宾和参赛队员致以亲切的问候。薛校长用诙谐幽默而又富有深意的语言,表达了清华大学对于本次大赛寄予的期望以及信心。

随后,清华大学人工智能研究院副院长孙茂松教授为大家带来题为《运用之妙、存乎一心——从机器翻译到古诗生成》的学术报告。孙教授阐释了自然语言处理的研究范式经过了从基于规则的理性主义到基于统计的经验主义的转变,但是当前纯粹基于统计的神经网络在处理复杂语义任务时力有不逮。通过神经网络学习高频次语言规则和在网络中加入常识可能是解决这一问题的有效方案。

之后,清华大学类脑中心主任施路平教授做了题为《面向人工通用智能的类脑计算》的学术报告。施教授首先强调了当前的人工智能在解决数据充足、知识完整、静态、确定且单一的问题上取得了巨大成功,但是在处理小样本、非确定、动态和多系统复杂任务时捉襟见肘。人工通用智能是最佳解决方案之一,将脑科学与信息科学结合发展的类脑计算是发展人工通用智能的有效方法。

下午,晋级总决赛的团队在罗姆楼11层会议大厅进行路演。16支队伍的海报图文并茂,实物展示引人入胜,吸引了校内外各界人士前来观摩。观众徜徉在科技的海洋中,在感兴趣的海报前驻足、欣赏、提问和探讨,现场气氛热烈。经过评委现场评审,12支队伍晋级10月14日的答辩环节,角逐最终大奖。
10月14日,参赛选手最终答辩。闯过预赛且在路演中顺利通过的12支队伍对自己的作品进行了时长15分钟的详细介绍和演示。比赛作品各有千秋,到场的评委老师针对每个参赛作品给出了令人如饮醍醐的点评,也指出了作品未来的提升方向和研究价值。评委老师们在公正公平地评审基础上,更像一位位导师耳提面命,循循善诱。

经过6个多小时的精彩答辩和评委们的专业评审,终于迎来了激动人心的颁奖典礼。万众瞩目的创新特等奖由来自中科院自动化所得参赛作品《基于情境信号的连续多任务学习》获得,他们摘取了本届大赛的最高奖,收获了30万人民币的奖金。让我们恭喜来自中科院自动化所的参赛队伍,他们的作品非常优秀,现场表现也非常出色。

在颁奖典礼后,北京大学计算机科学技术系主任黄铁军教授点评了本次大赛,这次大赛的作品应用上场景包罗万象、算法上想法层出不穷、硬件上设计各有千秋。他表示作品相比去年更加切题,报告展示完整清楚精彩,但在表达上依然有提升空间。黄教授指出类脑计算是一个充满机遇的前沿交叉研究领域,鼓励大家跳出思维框架,要以引领的姿态,勇于开拓新的研究方向。他特别感谢清华大学类脑计算中心为了赛事公平不让自己的学生参加比赛,这为比赛提供了一个公平竞争平台。最后黄铁军教授代表评审专家感谢清华大学组织举办这个在国际上具有影响力、在类脑计算领域中有代表性的比赛。


最后,清华控股副总裁赵燕来致闭幕词。赵先生表示大赛的成功举办离不开清华大学对比赛筹备的大力支持,同时对带来高水平、有创意、高完成度作品的参赛队员和抽出宝贵时间到场参与评审的专家学者表示诚挚的感谢。比赛虽然结束,但类脑计算研究依然继续,希望大家在将来的类脑计算研究工作中再接再厉,再创辉煌。

在热烈的气氛中,2018届国际大学生类脑计算大赛圆满落下帷幕。
特等奖介绍:
当前的神经网络所能学习的映射规则通常是单一且固定的,难以适应复杂变化的动态任务需求。大脑中的前额叶皮层会依据情境信息灵活处理当前的输入,执行不同的任务。大脑也能够序贯学习这些情境依赖的处理规则,从而使得其灵活性不断地增加。受大脑这些特性的启发,我们提出了正交权重修改(OWM)学习算法和类前额叶模块,使得神经网络具备了基于情境连续的学习不同映射规则的能力,从而能够使一个紧凑的系统逐渐学会执行多种不同的任务,实现了对于现有深度神经网络基本能力的重要提升。
获奖名单:
奖项 |
编号 |
作品名称 |
单位 |
特等奖 |
149 |
基于情境信号的连续多任务学习 |
中科院自动化研究所 |
一等奖 |
027 |
Automatic Speech Recognition: A Neuromorphic Approach |
National University of Singapore |
163 |
基于神经脉冲的视觉编解码研究 |
北京大学 |
|
二等奖 |
028 |
Synthesizing Cognition in Ultra-Low-Power Neuromorphic Electronic Systems |
University of Zurich |
118 |
SNN Training and Inference for Sign Language Recognition |
Syracuse University |
|
186 |
基于类脑架构的双目联动凝视跟踪飞行平台 |
国防科技大学 |
|
三等奖 |
005 |
用于联觉可视化的弱监督注意力对抗生成网络 |
重庆交通大学&清华大学 |
134 |
基于脉冲神经网络的新型脑启发模型:从结构到应用 |
浙江大学 |
|
136 |
基于脑电和眼动信号的多模态情绪识别系统 |
上海交通大学 |
|
137 |
基于学习者多模态反馈数据分析的教学评估系统 |
University of Tsukuba&清华大学 |
|
优秀奖 |
069 |
基于稀疏可逆映射的人脑视觉信息解码 |
天津大学 |
070 |
基于深度学习的轻量化音乐质感转换系统 |
北京航空航天大学 |
|
117 |
基于CNN与SNN混合的肝脏肿瘤区域识别与分割 |
清华大学 |
|
168 |
基于FPGA的异步脉冲神经网络电路设计 |
中科院微电子研究所&清华大学 |
|
183 |
基于强化学习的古诗生成系统 |
北京理工大学 |
|
188 |
基于发育网络模拟的听觉系统算法研究 |
郑州大学 |