我校人工智能學院在人工智能、控制科學、信號處理等領域取得了多項頂級研究成果：

1.葉盛教授與中國科學技術大學江俊教授合作，結合量子化學計算和人工智能技術，發展了一套可高效模擬蛋白質紫外和紅外光譜的計算方案，用于模擬探測新冠病毒S蛋白與人體hACE2蛋白結合過程中的結構變化。相關研究成果于以“AI-basedspectroscopicmonitoringofreal-timeinteractionsbetweenSARS-CoV-2andhumanACE2”為題發表在國際知名期刊PNAS上。

2.蘇延旭副教授與孫長銀教授合作，針對全局耦合約束條件下的分布式優化問題展開研究，提出了兩種基于原始對偶方法的分布式優化算法，并分別在自動控制與機器學習領域的典型應用場景中進行仿真驗證。系列成果發表于IEEETCYB（DOI:10.1109/TCYB.2021.3080818）以及IEEETSP(DOI:10.1109/TSP.2021.3123888)。

3.田野副教授與張興義教授合作，在面向復雜優化問題的計算智能方法與應用方面做出了一系列的成果，包括面向多模優化問題的多種群遺傳算法、面向約束優化問題的協同進化框架、面向稀疏優化問題的無監督自降維進化算法、面向復雜前沿面上分布性保持的多目標進化算法、面向超大規模優化問題的帶硬件加速的進化算法、以及用于深度神經網絡訓練的梯度引導交叉算子。以上成果發表于TEVC、TCYB、TSMC、TNNLS、JAS等頂級IEEE匯刊中，其中包括第一作者5篇、通訊作者1篇。

4.李成龍副教授團隊針對多模態視覺數據的不精確性和不一致性等難點，分析并揭示了現有方法沒有充分挖掘和利用模態判別信息的缺陷，創新地提出了質量感知和互指導增強學習的自適應融合模型，通過模態共享信息和模態特定信息的聯合建模，充分挖掘和利用多模態判別信息，并設計雙重門控機制自適應地融合和增強模態特定特征，顯著提升了多模態顯著目標檢測和多模態視覺跟蹤等任務性能。系列創新成果發表于TIP、TNNLS、TCSVT等頂級IEEE匯刊上。