今天，我们为大家解析的是特文特大学的博士研究项目。
“PhD position on Neuro-symobolic AI for microfabricated fluidic sensors ”
学校及院系介绍
学校概况:
荷兰特文特大学(University of Twente)是一所位于荷兰恩斯赫德市的知名理工大学。该校成立于1961年,是荷兰三所理工大学之一。特文特大学以其在工程科学、技术和社会科学领域的卓越研究和教育而闻名。
特文特大学拥有约12,000名学生和3,300名教职员工,其中包括来自80多个国家的国际学生和研究人员。学校注重跨学科研究和创新,在纳米技术、生物医学工程、IT、机器人和可持续能源等领域处于世界领先地位。
院系介绍:
本项目隶属于特文特大学电气工程、数学和计算机科学学院(EEMCS)的计算机科学系。EEMCS学院是特文特大学最大的学院之一,拥有强大的研究实力和丰富的教学资源。
院系设置:EEMCS学院下设多个研究组,本项目主要依托于以下两个研究组:
- 普适系统研究组(Pervasive Systems Research group):专注于开发智能、自适应和上下文感知的计算系统。
- 集成器件与系统研究组(Integrated Devices and Systems group):致力于微纳器件和系统的设计、制造和表征。
项目专业介绍
本次招生专业为"微流体传感器神经符号人工智能"博士研究生项目,属于电气工程、数学和计算机科学学院(EEMCS)下的计算机科学系。
培养目标:
- 培养在神经符号人工智能和微流体传感器领域具有深厚理论基础和实践能力的高级研究人才
- 培养能够设计和实现轻量级但高精度的算法和模型的创新型人才
- 培养具备跨学科合作能力,能够将人工智能技术应用于微流体传感器研发的复合型人才
就业前景:毕业生将具备在人工智能、微电子、传感器技术等领域从事科研工作的能力,可以在高校、研究机构或相关高科技企业就业。
申请要求
1.学历要求:
- 计算机科学、电子工程、通信工程或数学相关专业的硕士学位
2.专业背景:应具备以下一个或多个领域的相关经验:
- 信号处理
- 符号推理
- 嵌入式系统
- 数据分析
- 机器学习和深度学习
3.技能要求:
- 具备中级编程技能,熟悉R、Python或C语言系列
- 熟悉TensorFlow和Keras等深度学习框架为佳
- 具有微加工技术和流体传感知识者优先
4.研究能力:
- 有生成模型、神经符号AI、因果学习或嵌入式深度学习经验者优先
5.语言能力:
- 英语水平优秀(C1级别;IELTS 7分以上或同等水平)
项目亮点
近年来,集成传感器系统发展迅速,但现有技术在实时流体数据处理方面仍存在局限性。为突破这一瓶颈,本项目旨在探索符号人工智能(AI)在流体传感领域的应用,通过结合深度神经网络和物理原理,实现更快速、更精准的数据处理。
项目特色
- 跨学科性:结合人工智能、微电子、流体力学等多个学科
- 理论与实践结合:从算法设计到实际传感器制造的全链条研究
- 产学研合作:与工业合作伙伴密切协作,促进科研成果转化
有话说
项目理解
- 交叉学科：本项目属于人工智能与自然语言处理的交叉研究领域。这一领域融合了计算机科学、语言学、认知科学等多个学科的知识和方法，旨在开发能够理解和生成人类语言的智能系统。
- 研究目标：项目的核心目标是开发一个具有高度智能和语言能力的人工智能助手系统。该系统应能够理解复杂的语言指令，进行多轮对话，并在各种任务中提供准确、相关的响应，展现出接近人类水平的语言理解和生成能力。
- 技术手段：项目采用了多种先进的自然语言处理和机器学习方法。主要包括：
(1)大规模语言模型训练，利用海量文本数据训练深度神经网络；(2)知识图谱构建，整合结构化知识以增强系统的推理能力；
(3)多模态交互技术，实现文本、语音、图像等多种模态的信息处理；
(4)强化学习和迁移学习，提高系统在新任务和新领域的适应能力。
- 理论贡献：本项目在多个方面推动了学科知识的发展。首先，深化了对人工智能系统语言理解和生成机制的认知，为构建更智能的人机交互系统提供了理论基础。其次，在知识表示方面，提出了新的模型来整合语言模型与结构化知识。最后，在多语言处理方面，探索了语言无关的表示学习方法，为跨语言理解和生成提供了新的思路。
- 应用价值：在教育领域，可提供个性化的学习辅导和答疑服务。在客户服务方面，能够处理复杂的用户查询，提高服务效率。在信息检索领域，可以理解用户意图，提供更精准的搜索结果。此外，作为科研助手，它能协助研究人员进行文献综述、数据分析等工作，推动科研创新。总体而言，该系统有望显著提高各行各业的工作效率，改善人们的生活质量。
创新思考
- 前沿方向：项目可以向认知科学和脑科学方向延伸，探索人工智能系统与人类认知过程的异同。这包括研究语言理解的神经机制，以及如何将这些发现应用于AI系统的设计中。此外，还可以探索情感计算和社会智能等前沿领域，使AI系统能够更好地理解和模拟人类的情感和社交行为。
- 技术手段：可以引入量子计算和类脑计算等新兴技术，以提高系统的计算效率和智能水平。同时，可以探索更先进的神经网络架构，如图神经网络、胶囊网络等。在学习方法上，可以进一步研究元学习、自监督学习、少样本学习等技术，提高系统的泛化能力和学习效率。
- 理论框架：可以尝试构建一个统一的多模态认知计算模型，整合语言、视觉、听觉等多种模态的信息处理机制。这个模型应该能够解释人类如何整合多模态信息进行认知和决策，并为开发更加智能的AI系统提供理论指导。
- 应用拓展：系统可以拓展到更多专业领域，如法律咨询、医疗诊断、金融分析等。在这些领域，AI助手可以辅助专业人士做出更准确的判断，提高工作效率。同时，可以探索在创意产业中的应用，如辅助写作、音乐创作、艺术设计等。
- 实践意义：为进一步提升项目的实践意义，可以与各行各业深度合作，开发更多针对特定场景的定制化解决方案。例如，与教育机构合作开发智能tutoring系统，与医疗机构合作开发辅助诊断系统等。同时，可以探索如何将AI助手技术应用于社会公益事业，如为弱势群体提供免费的咨询和帮助服务。
- 国际视野：
(1)积极参与国际学术会议和发表高水平论文；
(2)与国际知名研究机构和企业建立合作关系；
(3)开源部分技术，推动全球AI研究的共同进步；
(4)开发多语言版本的AI助手，服务全球用户。
- 交叉创新：可以将AI技术与社会学、心理学等人文社会科学领域结合，探讨AI对人类社会和个体心理的影响。这包括研究AI如何影响人类的工作方式、社交行为和思维模式等。同时，可以探索AI与伦理学的结合，为人工智能的伦理发展提供指导。
- 其他创新点：
(1)提高系统的可解释性和透明度，增强用户对AI决策过程的理解和信任；(2)加强系统的隐私保护和安全性能，确保用户数据的安全；
(3)探索更加高效的模型压缩和部署方法，使系统能够在更多终端设备上运行；
(4)研究如何使AI系统具有持续学习和自我更新的能力，以适应不断变化的环境和需求；
(5)探索AI系统的创造力和原创性，使其能够产生真正创新的想法和解决方案。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
