报告题目：基于大模型的语义信息提取和建图

报告人：郭亮教授 （山东大学）

报告时间：2024年11月15日15：30-16：30

报告地点：学院会议室109

报告摘要:

本报告旨在简明清晰地介绍机器人建图的基本概念、发展现状，以及大模型在语义信息提取和建图中的理论优势和实际应用。报告内容涵盖：1.机器人建图概述：简述SLAM任务，介绍传统几何建图和现代语义建图的区别和发展。2.大模型的理论优势：大语言模型和图生文模型的基本原理，及其在信息提取和推理任务中的优势。3.大模型在建图中的应用：展示如何利用大模型解决误检、误识别问题，生成富含生产信息的语义地图，支持机器人完成生产管理和助手工作。

报告人简介：郭亮，山东大学数据科学研究院、数学与统计学院副院长，应用统计专业教授，曾获评华为（山东）昇腾人工智能开发者社区负责人、百度飞桨深度学习高级技术专家、中科曙光海光DCU芯片应用技术开发首席工程师、山东省社会信用中心“信用大数据联合实验室”首席专家等荣誉。郭亮及团队成员在著名数学家Alan Baker、华罗庚和王元院士理论基础上，创新性提出“最低差异度抽样方法”数学工具，弥补国产芯片运算速度慢和功耗大的缺点，使得我国信创人工智能算力平台不仅“能用”而且“好用”。研究成果曾获得联合国教科文组织旗舰期刊《Courier》封面报道,荣获2020年英国工程院(IET)全球创新大赛“计算与通讯”赛道第一名、2023年山东省数据要素领域十大突破技术等荣誉。