12月14日，德国比勒菲尔德大学金耀初教授应邀来我院，在线上腾讯会议进行了《Data-Driven Evolutionary Optimization》的专题学术报告。报告会由我院葛明峰教授主持，学院机械系、电子信息系、通信系等多位老师和200余名研究生参加了本次报告会。
金耀初，欧洲科学院院士，德国比勒菲尔德大学“洪堡人工智能讲席教授”，兼任英国萨里大学计算机系“计算智能”讲席教授；芬兰国家技术创新局“芬兰杰出教授”、澳大利亚悉尼科技大学“杰出访问学者”；IEEE Fellow。长期从事人工智能与计算智能的理论、算法和工程应用研究，特别是数据驱动的复杂系统进化优化、进化多目标机器学习、联邦学习与安全机器学习、演化发育系统与形态发育机器人学等。金耀初教授已发表学术论文400余篇，获美国、欧盟和日本专利9项。入选Web of Science 2019-2021年度 “全球高被引科学家”。
报告重点介绍金耀初教授在数据驱动的演化优化领域的最新研究工作。数据驱动的优化问题在现实世界中很常见，从工程设计到药物发现，再到深度神经网络的自动架构搜索。本次报告首先简要介绍了数据驱动优化的基本原理，然后概述了金耀初教授在该领域的最新进展，这些进展举例说明了如何将机器学习技术、贝叶斯优化和演化算法结合起来解决复杂的优化问题。最后，介绍了在数据是分布式且受隐私约束的情况下，关于联邦数据驱动的演化优化的最新工作。
金耀初教授的报告深入浅出，带来了很多新的学术思想，开阔了与会师生的学术视野，大家受益匪浅，报告后金耀初教授与本校师生展开了精彩的讨论。钟梁老师、博士生梁昌铎、硕士生谷志威和硕士生陈谦与金耀初教授讨论了以下几个问题，分别是，深度强化学习未来的发展问题，加密系统的问题，多目标优化问题，以及使用神经网络来解决优化问题的局限性问题等。针对以上问题，金耀初教授做出了耐心且详细的解答，并对本次会后的讨论给予了积极的评价。
