英国南安普顿大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是南安普顿大学的博士研究项目。

“PhD Studentship: Formal Verification of AI Interfaces”

学校及院系介绍

学校概况: 南安普顿大学是英国著名的研究型大学，位于英格兰南部的南安普顿市。该校成立于1862年，是英国罗素大学集团成员之一。

南安普顿大学拥有5个校区，设有工程与物理科学、环境与生命科学、人文、医学和社会科学5个学院。学校现有约22,000名学生，其中包括约7,000名国际学生，是一所国际化程度较高的大学。

院系介绍: 该博士项目隶属于南安普顿大学的网络物理系统研究组（Cyber-Physical Systems Group）。该研究组是计算机科学与电子工程学院的重要组成部分，致力于研究智能系统、形式化方法、机器学习等前沿领域。

学院拥有一支国际化的教授团队，包括项目主要导师Ekaterina Komendantskaya教授，以及来自丹麦哥本哈根IT大学的Alessandro Bruni教授和日本产业技术综合研究所的Reynald Affeldt博士。
南安普顿大学的计算机科学与电子工程学院拥有先进的研究设施和充足的计算资源，为博士生的研究工作提供了良好的硬件支持。学院与业界保持密切合作，参与多个国际研究项目，为学生提供了广阔的学术视野和实践机会。

专业介绍

本次招生的博士项目名为"人工智能接口的形式化验证"（Formal Verification of AI Interfaces）。

该项目旨在解决机器学习（ML）技术广泛应用与软件安全性、可解释性需求之间的矛盾。项目的培养目标是培养能够开发安全ML接口的高级研究人才，这些接口将允许指定ML模型的期望属性，训练ML模型以满足这些属性，并验证这些期望属性在最终产品中是否确实成立。
就业前景方面，随着AI技术的快速发展和广泛应用，对AI系统安全性和可靠性的需求日益增长。掌握AI接口形式化验证技术的博士毕业生将在学术界、科技公司、研究机构等领域拥有广阔的就业机会。他们可能成为大学教授、企业研究员、AI安全顾问等。

申请条件

1. 学历要求：申请者需要拥有至少相当于英国二等一级荣誉学位（UK 2:1 honours degree）或其国际等效学历的本科学位。

2. 专业背景：申请者最好具有计算机科学、数学、逻辑学或相关领域的背景。

3. 技能要求：

• 对数学、逻辑和/或Coq编程有浓厚兴趣
• 具备扎实的数学基础，特别是在逻辑、形式化方法方面
• 熟悉机器学习的基本概念和技术
• 具有使用证明辅助工具（如Coq）的经验将是一个优势
• 良好的英语能力，能够进行学术交流和写作

  4. 研究兴趣：申请者应对人工智能安全性、形式化验证、可微分逻辑等主题有浓厚兴趣。

5. 个人素质：

• 具有独立研究能力和创新思维
• 良好的团队合作精神，能够在国际化的研究环境中工作
• 较强的学习能力，能够快速掌握新知识和技能

6. 国籍要求：该项目对申请者的国籍没有限制，欢迎来自世界各地的优秀学生申请

7. 其他：

• 申请者需要提供研究计划书、个人简历、两封推荐信和学历证明材料
• 具有相关研究或实习经验的申请者将具有优势

项目亮点

1. 前沿研究主题：该项目致力于解决AI安全性和可解释性这一当前计算机科学领域面临的重大挑战，具有很高的学术价值和实际应用前景。

2. 国际化研究环境：项目由来自英国、丹麦和日本的研究人员共同指导，为学生提供了广阔的国际化视野。

3. 跨学科研究：该项目结合了机器学习、形式化方法、逻辑学等多个学科，有助于培养学生的跨学科思维和研究能力。

4. 先进的研究工具：项目使用Coq证明辅助工具和最新的MathComp-Analysis库进行研究，使学生能够掌握最前沿的研究技术。

5. 理论与应用结合：项目不仅关注理论研究，还强调将研究成果应用于实际问题，如自动驾驶汽车控制器的验证。

6. 发表机会：学生有机会在顶级国际会议（如ITP）上发表研究成果，提升学术影响力。

有话说

项目理解 本项目"人工智能接口的形式化验证"体现了计算机科学、数学和逻辑学的交叉融合。其核心目标是开发安全的ML接口，以解决机器学习普及与软件安全性需求之间的矛盾。项目采用Coq证明辅助工具和MathComp-Analysis库，研究可微分逻辑的形式化，并将其应用于ML模型的安全属性验证。

这项研究不仅对形式化方法和机器学习理论有重要贡献，还在自动驾驶等领域具有广泛的应用价值，为AI系统的安全性和可靠性提供了新的保障方法。

创新思考 基于对项目的理解，可以在多个方向进行创新思考。在前沿交叉领域，可以探索多模态AI系统的形式化验证和量子计算在AI验证中的应用。技术手段上，可以开发更高效的自动化验证工具。理论框架方面，可以构建结合可解释性的形式化验证模型。应用范围可以拓展到医疗、金融等高风险领域的AI系统验证。为提升实践意义，可以研究动态环境下的AI接口验证方法。

从国际视野看，可以建立跨国合作网络，共同推进AI安全标准的制定。在学科交叉创新上，可以将AI验证与人机交互、认知科学等领域结合。其他创新点包括探索隐私保护与形式化验证的结合，以及研究硬件-软件协同验证方法。这些创新思路不仅能推动项目的深入发展，还能为AI技术的安全应用提供更全面的解决方案。