中心简介

机器学习与工业智能应用教育部工程研究中心以四川大学、中国核动力研究设计院等地点进行建设，其中四川大学作为依托单位提供望江校区西区基础教学楼B座3、4层共7000平方米科研场地,中国核动力研究设计院等成果转化企业提供中试场地以及验证场地。研究中心旨在通过发展机器学习智能技术，解决工业领域存在的各种难题，从而推动工业智能发展。中心重点围绕核工业典型示范应用,设置以下主要研究方向:工业智能感知与计算、工业智能分析与预测、工业智能决策优化。

本工程中心将聚焦工业智能重大科学前沿问题，立足国内，面向世界，建成开放、创新、先进的工业智能领域国际知名的科研和人才培养基地。依托四川大学在人工智能与机器学习领域的研究优势，通过建立机器学习与工业智能应用教育部工程研究中心，将机器学习技术与工业生成场景相结合，实现设计模式创新、生产智能决策、资源优化配置等创新应用目标，培养国家工业转型升级所需要的工业智能专业人才，为实现国家产业结构调整升级的目标做出重要贡献。此外，随着我国工业领域与国际接轨，需要在工业智能和基于机器学习的人工智能等方向上加强与国际的合作交流，将成为提升人工智能学科实力的重要途径，进一步促进人工智能学科的人才成长，并在人才培养理念上逐步与世界先进水平逐步接轨。

当前人工智能技术正在飞速发展，也体现出强大的生命力，但在核工业智能化的整体技术中，关键技术仍处于起步阶段，核工业与工程界的许多实际难题还没有得到有效解决。工程研究中心的目标是充分顺应当前社会发展需求与科技创新发展方向，在“技术研究与创新部”+“技术开发与转化部”的运转模式下合理运行，使得工程研究中心的研究开发项目具有明确且统一的市场目标，并致力于打造核工业软件的智能技术集成平台，同时，通过成果在核工业基地建立中试与产业化基地，可以使成果在较短周期内转化成高性能产品，加快发展核工业人工智能单项技术，推动各类人工智能要素向企业数字化领域聚集，带来显著的经济和社会效益。

机器学习与工业智能应用工程研究中心依托四川大学，将进一步深化与相关企业的合作关系，针对核反应堆堆芯设计难、复杂工艺流程建模难、复杂生产过程中优化决策难等智能核工业领域亟待解决的“卡脖子”问题开展一系列技术攻关和产业化应用研究。

国内有关智能核工业的总体成果转化程度较低，部分“卡脖子”技术仍然没有得到有效解决，相应新技术和新工艺有待进一步完善和应用。但从智能核工业发展总体情况看，本领域未来的成果转化和产业化势头好，机遇多，中心在所研究领域产业化前景广阔。