2022年9月28日，亚太人工智能学会(AAIA)欧洲人工智能高峰论坛成功举办。200余位亚太人工智能学会(AAIA)欧洲地区院士、300余名专家和教授参加了本次高峰论坛。13位亚太人工智能学会(AAIA)院士发表了精彩主题演讲并分享了他们最新的研究。
首先亚太人工智能学会主席Schahram Dustdar (欧洲科学院院士、IEEE会士、维也纳工业大学计算机科学教授) 带来开场致辞。Schahram Dustdar 主席介绍了亚太人工智能学会的总体情况。目前学会共有883位院士，其中249位院士来自欧洲；341位院士来自美洲，其中239位院士来自美国；287位院士来自亚洲，其中169位院士来自中国。其余院士来自其他地区。
接下来，12位院士带来前沿的人工智能主题报告。
Alejandro F Frangi (IEEE会士、EAMBES会士、SPIE会士、国际医学图像计算与计算机辅助介入(MICCAI)协会董事会成员、CISTIB生物医学计算成像与仿真技术中心主任、英国利兹大学皇家学院计算医学讲座教授) 教授带来“监管科学中的计算精确成像和医学”的主题报告。
Alejandro F Frangi教授首先介绍受到所有医学成像技术的进展和最近生物成像领域的突破的挑战，医学图像分析已经发展成为一个成熟的领域。医学图像分析、医学成像物理和技术以及来自医学和生物学的领域知识之间的交叉融合，推动了真正的跨学科发展，超越了诞生这一领域的学科的原有界限，创造了更为丰富的协同作用。精确成像并不是一门新的学科，而是医学成像领域的一个独特方向。它诞生于机械学和现象学模型成像的交叉点，并将这些努力统一起来。精确成像的特点是描述性、预测性和整合性。它抓住了处理影像科学中信息泛滥的三个主要方向，从而从数据、信息和知识中获得智慧。精确成像可以促进更为准确地设计成像生物标志物，以及使用基于医学成像的计算模型和模拟来改善监管科学和医疗产品的创新。Alejandro F Frangi教授的报告总结并正式确定了我们对精准医疗的精准成像的愿景，并强调了与过去的研究以及我们目前对大规模计算表型组学和临床试验中的一些联系。
Björn W. Schuller (IEEE会士、ISCA会士、BCF会士、德国奥格斯堡大学嵌入式智能医疗保健和健康所教授兼主任、伦敦帝国理工学院人工智能教授兼GLAM主任、德国Gilching audEERING GmbH公司首席科学官和联合创始首席执行官、哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院客座教授) 教授带来“户外音频智能：从健康到环境”的主题报告。
Björn W. Schuller教授讲述了对一般音频的丰富的状态和特质归因，从语音中的情感高性到对一般音频源做同样的处理。这个版本是以整体处理的方式来做这件事，而不是孤立地看待讲话和研究讲话或孤立地看待声源。我们真正把音频作为一个整体。这些资源是从头到尾进行研究。这个版本是我们有一个从头到尾通过预处理表示和决策共同优化的过去。我们需要非常有效地从少数例子中学习，如零点射击、增强、自我监督和转换。
Duc Truong Pham (英国皇家工程院院士、威尔士学会院士、全球制造工程师学会会士、IET会士、英国机械工程师学会会士、伯明翰大学机械工程系教授) 教授带来“使用蜜蜂算法的智能制造和生产优化”的主题报告
Duc Truong Pham教授首先介绍了什么是蜜蜂算法，也就是蜜蜂的觅食行为，以及蜜蜂算法的500多个应用。通过分析基本蜜蜂算法的流程图，借助于邻域缩小、站点放弃来更好地发挥蜜蜂算法的作用。从蜜蜂算法的应用来看，有很多应用，如机械设计、控制系统调整、数字滤波器设计、分类训练和制造单元的形成。在生产和制造方面也有许多应用，如放电加工、液压成型、配合形状、工具磨损、PID控制器和设计机器人抓手等。还有新版本的蜜蜂算法，如可以实时在线使用的“超快”蜜蜂算法和一个版本的双参数蜜蜂算法。
Emanuele Trucco (英国皇家艺术学会院士、IAPR会士、英国机器视觉学会会士、亚太人工智能学会会士、邓迪大学科学与工程学院计算视觉系主任、英国国家医疗服务体系泰赛德综合医院荣誉临床研究员、中国科学院兼职教授) 教授带来“VAMPIRE中的自动视网膜图像分析和痴呆症”的主题报告。
VAMPIRE是高度跨学科的，结合了医学图像分析、机器学习和数据分析、医学研究和大规模数据研究。Emanuele Trucco教授介绍了该团队在一个国际合作项目中开发的VAMPIRE系统，该项目由该团队开发，介绍了视网膜血管的特定形态测量参数的关联，如视网膜血管直径、曲率和分形维数。心血管风险因素和心血管事件跨越医学图像分析、深度学习和数据分析等学科。Emanuele Trucco教授的演讲概述了VAMPIRE的目标、内容和目前的成果，同时描述了研究自动视网膜图像分析和痴呆的措施和挑战。
Georg Brasseur (德国国家工程院院士、奥地利科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、IEEE会士、奥地利科学院数学和自然科学部主任（2013-2022）、格拉茨理工大学电气测量与传感器系统研究所教授) 教授带来“欧洲能源转型的现实和困境”的主题报告。
Georg Brasseur教授指出，全球变暖正在越来越严重。目前，每年约有36Gt的二氧化碳被释放。我们的目标是将全球变暖限制在最高1.5℃或2℃。我们的目标是将全球变暖限制在1.5℃或2℃，这就要求在所有部门短期内大幅减少温室气体。Georg Brasseur教授分析了全球能源需求和欧洲一次能源需求，与化石燃料相比，风能和太阳能的能量密度，以及如何优化利用欧洲的发电。Georg Brasseur教授提出，要实现欧洲的能源转型，必须采取几项措施：节约能源，扩大绿色电力和产生绿色可储存的能源载体，使欧洲电力网络非化石化，只对那些能明确证明自己符合效率标准的电力用户给予国家补贴，从而促进非化石化，为规划和投资的法律确定性创造政治框架条件等。
Gianluigi Greco (欧洲人工智能学会会士、意大利人工智能学会主席、意大利卡拉布里亚大学计算机科学教授、卡拉布里亚大学数学与计算机科学系系主任) 教授带来“用LTL推理业务流程”的主题报告。
Gianluigi Greco教授指出，工作流自动化的目标必须通过许多参与者的协作来实现。为了支持工作流自动化，我们需要指定各种活动必须执行的顺序，比如过程方法和声明方法。Gianluigi Greco教授讨论了LTLf的形式性质和结果，并进一步指出LTL2SAT系统体系结构的有效性。
Gregory Z. Gutin (欧洲科学院院士、伦敦大学皇家霍洛威学院计算机科学系教授) 教授带来 “算法访问控制：理论与实践相结合”的主题报告。
Gregory Z. Gutin教授考虑了信息安全访问控制中的一些问题。有几个这样的问题是固定参数可操作的（FPT），即可以通过运行时间为f(k)N^c的算法来解决，其中f是一个可计算的函数，k是参数，c是一个常数。因此，我们表明，如果这样的问题被证明是FPT，那么它就可以用SAT或CSP通用求解器在类似FPT的运行时间内求解。
Haldun M. Ozaktas (土耳其国家科学院院士、IEEE会士、SPIE会士、OSA会士、比尔肯特大学电气工程系教授、土耳其科学技术研究委员会(TUBITAK)科学奖得主) 教授带来“光学在计算机中的应用”的主题报告。
Haldun M. Ozaktas教授介绍了信息技术的关键领域，如通信、存储、传感、显示、制造和加工。Haldun M. Ozaktas教授解释了光信息处理的历史，向我们展示了数字光计算、光互连和光电子计算机的基本理论和发展。他还谈到了人工神经网络的发展历史，视觉信息的捕捉和显示，计算成像，纳米级系统等。
Luca Cardelli (欧洲科学院院士、英国皇家学会院士、ACM会士、欧洲理论计算机科学协会会士、英国牛津大学计算机科学系教授) 教授带来 “动力系统的生物化学编程”主题报告。
Luca Cardelli教授讨论了系统地实现几乎所有动力系统类别的可实验实现方法，表明在理论和实践中，对合成(和自然)生物化学行为的复杂性几乎没有限制。
Maria Pia Fanti教授 (IEEE会士、巴里大学电气与信息工程系系统与控制工程教授、电子与信息工程系自动化与控制实验室主任) 带来“自动驾驶汽车控制的共识协议”主题报告。
Maria Pia Fanti教授指出自动驾驶汽车配备了越来越多的传感器、电信系统和计算代理。在多代理网络的分布式控制问题中，每个代理都是一个动态系统，就代理状态的所有或某些组成部分达成协议的问题被称为共识问题。
该报告介绍了应用于无领导的代理网络中的两种共识协议策略。第一个共识协议是由必须达到共同速度的车辆在形成一个均匀间隔的字符串时应用的。共识协议的参数针对以具有有向生成树的一类有向图描述的通信拓扑结构为特征的网络进行了优化，以便最大限度地提高收敛率和避免振荡。第二个共识协议通过仅使用V2V通信来解决交叉口管理问题，即不采用外部交叉口管理代理。电动汽车采用了一种迭代算法，该算法避免了穿越交叉口的碰撞，并使延迟或与预测的交叉口出口时间有关的预期最小化。该报告表明，所提出的控制方法将被应用于欧洲地平线项目，以管理互联合作的自动驾驶车辆。
Mérouane Debbah (IEEE会士、WWRF会士、Eurasip会士、华为法国研发中心副总裁、数学与算法科学实验室联合主任、拉格朗日数学与计算研究中心主任) 带来“移动AI：挑战与机遇”主题报告。
Mérouane Debbah 教授认为移动蜂窝网络的管理正变得越来越复杂，而经典的部署/优化技术却不具成本效益，因此被视为止步不前。考虑到5G网络在数据速率（超过10Gb/s）、大规模连接（每平方公里超过1000000个设备）、延迟（低于1ms）和能源效率（与4G网络相比减少100倍）方面的极端限制，这就更加困难。然而实际资源（能源、带宽和空间）的稀缺，适当的解决方案的开发受到严重限制。最近，社区已经转向一种新的资源，即网络各层的人工智能，以利用摩尔定律的改进所带来的不断增长的计算能力，并结合5G网络中巨大数据的可用性。这是一个重要的范式转变，它将不断增加的数据流/大量的节点视为一种机会。在这次报告中，Mérouane Debbah教授通过各种例子讨论了人工智能的最新进展如何为无线网络的设计提供一个有效的框架。
Zhongdong Wang (IEEE会士、IET会士、英国埃克塞特大学副校长、埃克塞特大学工程、数学及物理科学学院执行院长、埃克塞特大学电力工程教授) 教授带来“数字孪生在电力能源系统上的应用及展望”主题报告。
Zhongdong Wang教授指出，2050年的净零排放目标需要社会通过风能、光能、波浪能、生物质能和水能来利用“实时”太阳能，为了纳入这些绿色但往往是间歇性的资源，电力网络必须变得更加智能，实时信息需要在电力生产商和消费者、地方和国家能源商店以及输配电网运营商之间进行交流。人工智能研究已经广泛开展，以优化能源预测、能源市场价格预测和供需管理等过程的性能。最近，数字双胞胎正在开发中，为未来电力网络基础设施的数字化做准备。重要的是要强调，如果人工智能和任何新的数字技术能够真正为能源部门和我们的净零未来做出贡献，他们需要提供高度或至少与人类能源系统操作者同等的可靠性，并能在任何紧急情况下正常工作。
在亚太人工智能(AAIA)欧洲人工智能高峰论坛的讨论中，有一点特别引起了大家的兴趣，那就是科学家在与政策制定者、媒体和公众打交道时可以扮演的角色，除了用事实教育公众，我们还需要提供有说服力的证据，让人们与我们一起努力。
本次会议由Zhongdong Wang教授 (IEEE会士、IET会士、英国埃克塞特大学副校长、埃克塞特大学工程、数学及物理科学学院执行院长、埃克塞特大学电力工程教授)主持。
亚太人工智能学会(AAIA)欢迎专家学者加入，共同推动人工智能技术和产业的融合发展。
