报 告 人：夏书银
报告题目：粒球计算: 高效、鲁棒、可解释的新型人工智能理论
报告时间：2026年3月24日（星期二）14:30
报告地点：静远楼906报告厅
主办单位：人工智能与计算机学院（智慧教育学院）、科学技术研究院
报告人简介：夏书银，重庆邮电大学国脉学者特聘教授，博士生导师，重庆市人工智能学会副理事长，计算智能重庆市重点实验室主任，重庆邮电大学人工智能学院副院长，前沿交叉研究院副院长，网络空间大数据智能计算教育部重点实验室常务副主任。全球前2%顶尖科学家。主持国家重点研发计划、国家自然基金原创探索、国家优青项目等多项国家级重点项目，和王国胤和高新波教授等人提出/发展了粒球计算理论，相关成果一作/通信发表在IEEE TPAMI, TKDE, TIP, TNNLS, TCYB, ICML, AAAI，IJCAI，ICDE等人工智能重要期刊和会议上。获得CCF 自然科学一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖、重庆市自然科学一等奖和国家教学成果二等奖。研究方向：粒球计算，及其驱动的计算机视觉、机器学习、数据挖掘、图学习、深度学习、演化计算和群体智能等。
报告摘要：现有人工智能方法主要基于最细的像素点/单一粒度，缺乏人脑“大范围首先”认知的天然的高效性、鲁棒性和可解释的认知计算特性。为此，基于多粒度认知计算理论，提出和发展了粒球计算。该理论基于从粗到细的生成方式来模拟“大范围首先的”人脑认知机制，使用不同粒度的粒球来覆盖数据样本，实现对数据高效、自适应的多粒度表示；并构建基于粒球的新型计算模式，实现相比传统人工智能方法更加高效、鲁棒和可解释的计算性能。目前粒球计算得到了全球10多个国家/地区、100多个研究机构知名学者的跟踪研究，其中包括美国密歇根大学、新加坡国立大学、印度理工学院、阿尔伯塔大学等国际顶级高校。本报告介绍了粒球计算理论的相关研究成果和最新进展，主要包括: 粒球分类器、粒球聚类、粒球图网路、粒球强化学习、粒球大模型、粒球演化计算、粒球开放持续学习、粒球联邦学习、粒球粗糙集、粒球模糊集、粒球三支决策、粒球超像素和粒球NLP等等。
