近日，上海电力大学计算机科学与技术学院的副教授杜海舟及其研究团队在AI领域的分布式计算和知识图谱研究方面取得了重大进展。他们的该项成果不仅显示了团队在分布式机器学习领域的创新能力，更是令人振奋地被国际顶级人工智能会议——年度神经信息处理系统会议（NeurIPS 2024）收录。这个成就标志着上海电力大学首次以第一单位及第一作者身份在全球享有盛誉的人工智能学术顶会发表研究成果，也是该学院在国际顶尖会议的首次突破。

　　近年来，随着数据驱动的智能化进程不断加快，分布式机器学习慢慢的变成了科技前沿的重要组成部分。国家发展改革委在2024年12月发布的《关于促进数据产业高水平发展的指导意见》中明白准确地提出，要支持多元化算力资源协同，建立高质量的算力供给体系，以此为分布式机器学习提供坚实的基础。这一政策背景为研究团队提供了优越的科研环境与机遇。

　　尤其是在上海市政府发布的《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》中，进一步强调了要攻克分布式计算框架技术，加强边缘计算和中心节点协同，为分布式机器学习的模型训练和推理提供有力支撑。

　　杜海舟副教授领导的能源大数据智慧计算团队专注于新型的分布式智能协作技术。在NeurIPS 2024上，他们提出的方案率先将分布式镜像下降技术引入到去中心化的分布式机器学习中， 此项创新的非线性自适应聚合过程，充分解决了现实场景中普遍出现的设备异构、数据分布不均、网络连接时变等问题。该论文不仅受到了行业内的高度评价，收录的同时也展现出其卓越的收敛速度，据统计其提升幅度高达98.63%。

　　新提出的聚合技术也有效地避免了传统方法中常见的模型发散和收敛缓慢的问题，逐渐增强了模型的泛化性。更值得一提的是，该方案拥有非常良好的模型可扩展性，能够快捷地扩展至十万级的边缘智能设备，同时在操作的流程中并未增加额外的计算负担。通过严格的数学分析，这个方案被证明在大规模去中心化分布式学习以及大模型时代的推理场景中具有非常明显的实用价值。

　　NeurIPS（神经信息处理系统年会）被中国计算机学会和中国人工智能学会评为A类会议，其影响力在谷歌学术发布的全球学术期刊和会议排名中直逼前列。2024年的同期，NeurIPS共收到15671篇有效投稿，收录率仅为25.8%。可以说，该会议是当前AI领域内难度最大、影响力最广泛的学术盛会之一，入选的作品都具备极高的研究水平和创新价值。

　　这些最新的研究成果不仅在学术圈引起了广泛的关注，也将直接影响未来的多个行业应用，包括深海风电场的智能运维、大规模电力设备无人巡检，以及基于车联网的无人驾驶等领域。杜海舟教授的团队在分布式机器学习前沿的研究突破，不仅证明了他们在国际科技领域的领头羊，同时也展现了上海电力大学对应未来科学技术人才的重视与培养策略。

　　在2024年，该团队还将在多个国际顶级会议和期刊上发表一系列前沿研究成果，包括在AAAI‘2025大会上讨论基于图模型的推理方式，及在AIJ期刊上发表的对非凸模型研究的创新范式。

　　随着技术的慢慢的提升与应用场景的继续扩展，这些研究有望推动智能化管理与服务的全面升级，为经济发展贡献更多智慧与动力。在这样的科技浪潮中，上海电力大学仍然是一座明亮的灯塔，引领着分布式机器学习的新纪元。

　　对于杜海舟副教授及其团队来说，NeurIPS的成功不仅是个人及团队努力的见证，更是中国在AI领域日渐崛起的重要标志。未来，他们将继续在技术的海洋中探索，推动中国人工智能的更大进步。返回搜狐，查看更加多