讲座题目：基于模型辅助的概率安全自适应控制

讲座摘要：控制系统的安全性在机器人、自动驾驶、医疗健康等领域是一个非常重要的设计原则。在智能计算赋能的时代，安全控制算法的设计、分析和应用研究蓬勃发展。尽管在理论和实践上取得了一些突破，当控制系统或控制环境存在不确定因素时，对安全控制系统的设计和研究，尤其是理论方面的研究，还存在许多空白。事实上，控制系统的未知性和安全性是相互制约的。我们将从安全关键（safety-critical）控制的角度出发，对在不确定场景下的安全控制系统的设计和优化进行深入研究和讨论。我们将对一种高效、灵活的安全控制方法——控制屏障函数方法（control barrier function, CBF）进行展开讨论，针对参数不确定性、结构不确定性、和动态不确定性给出新的安全控制方案。同时，我们将介绍基于元学习（meta-learning）和贝叶斯模型（Bayesian model）的自适应安全控制框架，该框架不仅为控制系统的安全性提供了严谨的理论依据，同时可以显著提高CBF方法在不确定场景下的控制表现。在动态不确定和数据采集受限的情况下，该方案可以高效地实现在线安全控制，并且有潜力完成更复杂的控制任务。最后，报告将对该框架的局限性和进一步探索方向进行总结和讨论。

讲座时间；2023.12.18 下午 4：30-5：30  

讲座地点：腾讯会议号（325793999）

报告人简介：

温世平，悉尼科技大学信息工程学院、澳大利亚人工智能研究所教授、博导。于2013年在华中科技大学获工学博士学位。主要研究方向包括神经网络、忆阻系统、深度学习、智能控制等。先后发表SCI收录论文200余篇，包括IEEE Transactions论文100余篇；Google Scholar引用9000余次；获2024年IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence最佳论文奖，2015年中国人工智能学会优秀博士学位论文奖，2017年亚太神经网络联合会青年杰出研究奖；于2018年、2020年入选科睿唯安全球高被引学者（Clarivate Analytics Highly Cited Researchers），2020-2023年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家名单， 2019年入选四川省特聘专家，2022年入选英国计算机学会会士(BCS Fellow)、英国物理学会会士（IOP Fellow），2022-2023年入选Rising Star of Science (澳洲排名第9)。先后主持UTS Seed Fund，Global Pay, TCK Holdings等单位科研项目，参与科研基金及企业横向项目多项。担任SCI期刊Knowledge-Based Systems，Neural Networks, Engineering Applications of AI, Computers and Electrical Engineering, Neural Processing Letters等副编。曾担任多个SCI期刊的客座主编，如IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Sustainable Cities and Society, Environmental Research Letters等。

作者：张国东；编辑：刘鹍；审核：郭晖；上传：郭敏