活动预告｜2018 CUHK Shenzhen-TBSI 机器学习与工业智能国际论坛即将召开

2018 CUHK Shenzhen-TBSI 机器学习与工业智能国际论坛

• 汇聚来自中国、美国、加拿大、欧洲、韩国的世界顶级科学家
• 围绕工业智能、智能制造、智能操作和控制、工业物联网、不确定性处理以及机器学习与领域知识整合等难题展开交流
• 产业科学家和业界资深人士互动讨论
• 共同探讨现实世界工业挑战中人工智能的未来、工业4.0和智能制造的基础

活动介绍

此次论坛汇聚了来自中国、美国、加拿大、欧洲、韩国的世界顶尖科学家，包括挪威科学院院士，韩国科学院院士，加拿大工程院院士、美国麻省理工学院教授在内的多位学界“大咖”，将介绍他们的科研成果和学术观点，并与与会者充分交流。

“2018 CUHK Shenzhen-TBSI机器学习与工业智能国际论坛”由香港中文大学（深圳）和TBSI联合举办，堪称AI落地工业制造领域的“华山论剑”，业内最活跃的科学家将在为期两日的论坛中，与大家分享工业智能、智能制造、智能操作和控制、工业物联网、不确定性处理，以及机器学习的领域知识整合方面，最新的研究成果。

自论坛开通报名以来，已收到来自华为、大疆、腾讯、上海证券等知名企业业界人士的报名以及来自世界知名高校清华大学、香港中文大学、斯坦福大学、浙江大学、厦门大学等师生的报名。

论坛时间：2018年7月30日、31日

论坛地点：广东省深圳市南山区学苑大道1001号南山智园C3-21楼TBSI报告厅

报名

请扫描以下二维码填写报名信息

活动日程

30 July 2018

Session I: Machine Learning with Domain Knowledge– Chair: Prof. Lin Zhang, TBSI

Venue: Lecture Hall 21F C3, Intelligence Park, Nanshan District

8:00-8:30      Signing in

8:30-8:45      Opening Remarks

8:45-9:30     Lizhong Zheng (IEEE Fellow, Professor at MIT Electrical Engineering):  Keynote I

Connect Data with Domain Knowledge in Neural Networks

9:30-9:45        Q&A

9:45-10:00      Break

10:00-10:30    Sigurd Skogestad (Member of the Norwegian Academy of Science and Letters, IFAC Fellow, Professor at NTNU in Trondheim,Norway): Invited talk 1 Surrogate Models for Process Optimization

10:30-11:00     Rolf Findeisen (Professor Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Germany):Invited talk 2  Predictive, Learning Supported Control for Connected Autonomous Systems

11:00-11:30     Furong Gao (Chair Professor at the Hong Kong University of Science and Technology): Invited talk 3 Smart Manufacturing Plant Research Challenges and Opportunities

11:30-12:00      Open discussions

12:00                End of Session I

Session II: Data Science for Industrial Intelligence – Chair: Prof. Dominique Bonvin

Venue: Lecture Hall 21F C3, Intelligence Park, Nanshan District

19:00- 19:45    S. Joe Qin (IEEE Fellow, IFAC Fellow, Professor at The University of  Southern California and CUHKSZ): Keynote II

High Dimensional Data Analytics for Operations and Manufacturing Process Intelligence

19:45-20:00      Q&A

20:00-20:15      Break

20:15-20:45     Jin Wang (Professor at Auburn University): Invited talk 4 Challenges and Opportunities in Big Data Analytics for Smart Manufacturing: What We Learned from IoT-enabled Manufacturing Technology Test Beds (MTTs)

20:45-21:15      Sirish Shah (Fellow of the Canadian Academy of Engineering, Professor Emeritusat the University of Alberta, Canada): Invited talk 5 Big Data and Analytics inthe Process Industry: More than just hype?

21:15-21:45       Open discussions

21:45                 End of Session II

31 July 2018

Session III: Reinforcement Learning and Optimization – Chair: Professor Sigurd Skogestad

Venue: Lecture Hall 21F C3, IntelligencePark, Nanshan District

8:30-8:45      Signing in

8:45-9:30      Jay H. Lee (Fellow of Korean Academy of Science and Technology, IEEE Fellow, IFAC Fellow, Professor at KAIST, Korea): Keynote III

Optimal Multi-scale Decision-Making by Combining / Reinforcement Learning and Mathematical Programming

9:30-9:45       Q&A

9:45-10:00     Break

10:00-10:30   Dominique Bonvin (IFAC Fellow, Professor and Director of the Automatic Control Laboratory of EPFL, Switzerland): Invited talk 6 Real-Time Optimization of Uncertain Process Systems via Modifier Adaptation and Gaussian Processes

10:30-11:00    Bhushan Gopaluni (Professor and Associate Dean at the School of Engineering, University of British Columbia, Canada): Invited talk 7 Deep Reinforcement Learning for Process Control: Opportunities and Challenges

11:00-11:30    Jong Min Lee (Professor at the Seoul National University, Korea): Invited talk8  Model-based Deep Reinforcement Learning for Stochastic Control of Chemical Processes:Recent Aadvances and Future directions

11:30-12:00   Open discussions

12:00              End of Session III

邀请嘉宾简介

Dominique Bonvin

瑞士洛桑联邦理工学院自动控制专业教授

演讲题目：通过修饰符适应和高斯过程对不确定过程系统的实时优化

Rolf Findeisen

德国马格德堡大学系统理论与自动控制实验室教授兼主任

演讲题目：对联网自治系统的预测、学习支持控制

Furong Gao

香港科技大学讲座教授、博士生导师，浙江大学求是教授

演讲题目：智能制造工厂研究面临的挑战和机遇

Bhushan Gopaluni

加拿大不列颠哥伦比亚大学化学与生物工程系本科研究教授兼副主任

演讲题目：对过程控制的深度强化学习：机会和挑战

Jay H. Lee

韩国先进科技学院，化学和生物分子工程专业，教授

演讲题目：通过结合强化学习和数学规划最优化多尺度决策

Jong Min Lee

韩国首尔国立大学（SNU）化学和生物工程学院的副教授，工程发展研究中心（EDRC）主任

演讲题目：基于模型的深度强化学习化学过程的随机控制：最新进展和未来方向

S. Joe Qin

自动控制专家，美国南加州大学Fluor讲席教授。国际电机及电子工程师学会(IEEE)院士、国际自动控制联合会院士，现任香港中文大学（深圳）教授

演讲题目：用于操作和制造过程智能的高维数据分析

Sirish L. Shah

加拿大阿尔伯塔大学的名誉教授，加拿大工程学院和加拿大化学研究所的研究员

演讲题目：流程行业的大数据和分析：不仅仅是炒作？

Sigurd Skogestad

挪威科技大学 全职教授

演讲题目：流程优化的代理模型

Jin Wang

美国奥本大学化学工程系教授

演讲题目：智能制造大数据分析面临的挑战和机遇：我们从支持物联网的制造技术试验台（MTT）中学到了什么

Lizhong Zheng

麻省理工学院电子工程系教授

演讲题目：在神经网络中连接数据和专业领域知识