美丽成电

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【美丽成电·创新之美】搭一个平台 满足多行业人工智能需求
——探访我校可信云和大数据四川省重点实验室
文:四川日报 魏冯 来源:新闻中心 时间:2018-05-24 6635

  【编前语】学校新闻中心推出“美丽成电”主题宣传报道,以全面展示成电及成电人的奋斗之美、创新之美、师德之美、奉献之美、和谐之美,进一步激发广大成电人热爱成电、建设成电、奉献成电的内生动力。

  近日,四川日报记者专访我校可信云和大数据四川省重点实验室,以《搭一个平台 满足多行业人工智能需求》为题,深入报道了实验室在云计算、大数据研究领域深耕十余年,大力推动产学研用深度融合转化的成果。

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  在人流量巨大的火车站追逃,在上百只熊猫里精准找到某一只熊猫,用眼底图像同时筛查高血压和糖尿病,有没有一个强大的平台,可以帮助上述想法都实现?电子科技大学可信云和大数据四川省重点实验室的成员们正在研发的以云计算和大数据为基础的人工智能一体化平台,正在往这个方向努力,以满足医疗、公安、交通等多行业需求。

  4月26日,记者来到电子科技大学清水河校区,走进该实验室探访。

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可信云和大数据四川省重点实验室

实验室里的“最前沿”

平台内嵌入的技术 快速精准识别逃犯

  电子科大清水河校区主楼3楼,便是可信云和大数据四川省重点实验室的根据地。推开实验室大门,只见成排的计算机和服务器,好像是一个计算机教室。

  这个实验室成立不到4年,作为牵头单位和负责人获国家技术发明奖二等奖1项、省技术发明奖一等奖1项、省科技进步奖一等奖1项,参与编制国家云计算标准5项,人工智能技术应用至全国10余个省市,横跨金融、公安、医疗等不同领域。

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获奖团队成员在人民大会堂领奖留影(左起:陈爱国、罗光春、殷光强、田玲)

  实验室的陈爱国副教授介绍,实验室在云计算、大数据领域的10余年研究经验,有力助推了人工智能研究。“做好云计算和大数据,便有了研究人工智能的内功。”拿抓捕逃犯举例,处理上亿张人脸图片,靠的是云平台提供的基础计算能力;筛查所有逃犯信息、预判逃犯走向,用的是大数据;锁定罪犯,即靠人工智能。

  截至4月底,实验室多个项目已落地公安、医疗、交通等领域。实验室主任罗光春教授加入《国家人工智能标准体系建设指南》编制专家组,今后的人工智能国家标准将由该专家组投票决定。

  今年要建立人工智能一体化平台,该平台能在公安、交通、医疗等多元领域进行快速开发和应用。罗光春表示,一体化平台内将嵌入自然语言处理、影像分析技术、人脸识别技术等。

  去年,该实验室和成都中医药大学附属银海眼科医院合作研发视网膜病变识别技术,接入超过数十万张的眼底图像,用于筛查糖尿病和高血压。“筛查病症的这套技术一般只适应于一种场景。比如一名医生能用眼底图像分析技术筛查高血压,但就没办法再去筛查糖尿病。如果想筛查其他病症,就要委托技术方重新开发1个应用。”实验室博士朱大勇告诉记者,等实验室的人工智能一体化平台建设好,就不必重新开发应用了,平台会自动通过样板学习完成场景适应,快速构建出筛查糖尿病、食道癌等多病症的应用系统。

  目前,实验室的糖尿病筛查检测准确度普遍在90%以上,检测时间小于1秒。博士生唐文佚解释,其技术原理是通过软件将视网膜图片进行结果分类,将眼底图像输入计算机自动给出分类结果,帮助医生辅助治疗。

  另一项抓捕罪犯的人脸识别技术,也应用到10余个省市的公安机关中。去年9月以来,实验室与某市公安局合作搭建了人脸识别系统,每天能识别各类涉嫌人员数十名,“在人流量巨大的火车站,能快速精准识别出更改过身份证的逃犯信息。”

  人工智能一体化平台建成后,还将在人脸识别技术基础上开发动物识别技术。“把一只熊猫放进100多只熊猫里,饲养员能找到它吗?”实验室副教授田玲介绍,年内将和成都大熊猫繁育研究基地合作,根据熊猫的花纹、体态、步态等要素识别上百只熊猫。

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罗光春教授团队合影

和科学家聊聊

“跑口教授” 蹲守医院4年挖数据

  新闻业有“跑口记者”,这个实验室也有“跑口教授”。

  几名受访教授谈到,高校和产业结合度低,是省级重点实验室普遍痛点之一,他们想深入一线了解需求。

  罗光春带领团队成员走出校门,将云计算、大数据技术带入不同产业。目前,20多个国家级、省部级项目在多领域落地。

  “靠腿跑出来的。”田玲副教授笑称,有实验室成员去交通部门扎根半个月;有的去某公安局蹲点3个月;还有的去某医院追踪4年。

  采访间隙,一名老师叫住了刚下课的副教授秦科,对记者笑着说:“秦老师是我们这最资深的‘医保小专家’”。秦科从2013年至2016年持续跟踪国内某家三甲医院进行数据挖掘,用了一套“医保基金使用效率评判系统”观察医保基金报销政策是否合理、是否存在骗保现象等。

  为啥跑这么久?数据量太大是原因之一。“给我发来了400家医院的数十亿条数据,我要用1分钟查找出可能骗保的异常数据。”

  真正令秦科头大的并非数据量,而是海量医学术语。“我是个学计算机的工科男,对医保系统一窍不通;他们是医学专家,对数据挖掘技术也并不了解。”秦科笑称,最开始以为几周能摸清对方的需求,没想到一跑便是几年。

  比如,糖尿病患者诊断结果,A医生会明确写“1型糖尿病”和“2型糖尿病”,B医生可能只写“糖尿病”——“为了弄清楚B医生的诊断结果是1型还是2型,必须回过头从数据里刨出该患者的住院时间、用药种类等,借此进行综合判断。”

  研究人员深入外地某个公安局蹲点3个月,“你得先分清楚警种,了解火车站有多少条通道、多少个摄像头,数据类型有多少种,否则后期数据分析也没法做。”田玲称。

  再比如交通领域。省交通运输厅发布的高速公路网节假日运行趋势研判报告,就是在实验室卢国明副教授团队帮助下完成的。团队成员之一、电子科技大学计算机学院硕士研究生李佳欣回忆,报告出炉时间只需10余天,但光是前期了解大量专用名词,花了大半个月时间,跑了十几趟厅局。

  


编辑:林坤  / 审核:罗莎  / 发布:陈伟

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