知識是相通的，不要給自己設定邊界，要對新事物保持好奇。"這是天津大學胡清華教授 常對學生說的一句話，也是他的科研準則。從動力機械到人工智能（AI），10年前，不給自己設限的胡清華，以跨界者身份走進了這一如今炙手可熱的領域。本期推送，我們就來一起看看他的故事。
《科技日報》2019年12月09日
從動力機械走向人工智能
1995年，胡清華考入哈爾濱工業大學，學習動力機械專業。他的專業學習主要圍繞火力發電廠的鍋爐和汽輪機。當時，隨著發電機組向大型化方向發展，對設備可靠性的要求也日益提高。發電機組開始安裝上各種傳感器，實時採集大量數據，用於設備的狀態監測與故障診斷。
"讀研時，導師希望我能開發出算法，以自動分析這些監測數據，判斷設備的狀態。我發現這項研究很有意思，從生產數據中尋找規則、建立模型，然後用模型判斷、預測設備狀態。現在看來，這屬於人工智能範疇，當時從事相關研究的人很少，尤其在動力機械領域，這還是很前沿的方向。"胡清華回憶道。
如果說，那時人工智能在胡清華心中還只是個火種，那麼把它變為熊熊大火的，是他參加的一個學術會議。
2000年前後，中國科學院發起"龍星計劃"，邀請一批在美國學術界已有一定成就的華人教授不定期回國系統地講授一門美國研究生課程。在那個年代，數據挖掘就像現在的大數據一樣時髦。2002年暑假，數據挖掘領域的頂尖學者韓家煒來北京大學授課，在課程快結束時，他還請來了在歐美大學任教的多位學者作報告。當時，還在讀研的胡清華，就坐在臺下。
"這些平時只在論文中才能'見'到的學者，面對面給我們講授數據挖掘知識，實在太震撼了。"從此，他開始把研究領域從動力機械慢慢延伸至模式識別、數據挖掘。
"不務正業"助其順利完成跨界
雖然跨界到人工智能的想法已在胡清華腦中醞釀多時，但他"並不急於一步到位"。在碩博階段，胡清華依舊圍著"老本行"動力機械轉，但在研究過程中他應用了大量人工智能知識，並將相關成果寫成十餘篇論文。
此外，胡清華還閱讀了大量與人工智能相關的書籍和文獻，也常去參加學術會議。為更好地向同行學習，他甚至申請擔任了南京大學BBS小百合數據挖掘版的版主，定期在網上組織學術討論。"其實，很多論文的原始想法，都源於和網友進行的討論，可以說很多靈感都是碰撞出來的。"胡清華笑著回憶道。
經過漫長的醞釀期，2009年，胡清華去香港理工大學做博士後研究，自此正式邁入人工智能的大門。
讀本科時，胡清華曾當過校報記者，讓他沒想到的是，經過幾年的新聞語言訓練，自己的寫作能力得到迅速提升，語言表達更加精準、有力，這對他後來的科研工作幫助極大。
"很多理工科學者最頭疼的，就是寫論文、寫申請、做報告，由於之前積累的筆頭功夫，寫論文對於我來說，非常輕鬆。別人可能需要一個月才能完成的論文初稿，我不到一週就可以寫好。在惡補人工智能領域相關知識時，對文字的駕輕就熟，也使我的閱讀理解速度快過旁人，一些大部頭的書，我有時一兩週就能'啃'完。"胡清華說。
一些人工智能學界的同行表示，胡清華清新的文風、簡潔的語言風格，使他寫出的論文更易被人理解，學術觀點也更易被同行接受。同時，這樣的語言風格也有助於提高其文章的引用率。
在不確定性建模領域深耕10年
"當版主、記者，在當時，這些都是我的興趣，可能看上去有些不務正業，但我一直覺得，學習是觸類旁通的，你永遠不知道，不經意的積累，會將你的人生引向何處。"胡清華表示，他也常對學生說，要珍視自己的興趣，它是科研路上最好的老師。
興趣是最好的老師，但僅憑興趣，並不能讓胡清華在人工智能這個新領域開疆拓土。2011年底，胡清華進入天津大學。入職後，他接到的首個項目就極具挑戰性，胡清華與博士生導師一起獲得"國家重點基礎研究發展計劃（973計劃）"課題的資助，開展"新能源不確定性建模"方面的研究。
這個研究圍繞電力系統中的太陽能、風能展開。對胡清華來說，新能源不確定性建模，是一個完全陌生的領域。從查資料、讀文獻，到收集數據、分析數據，胡清華的"拓荒之路"走得異常艱辛。但幾年努力下來，門外漢胡清華硬是在該領域闖出了一片天地。"為提升風功率預報的精度，我進行了大量的建模工作並設計了眾多算法。在此基礎上，風速難以被確定等難題被逐步破解，風功率預報的精度隨之得到提升。"他說。
2016年，這個項目順利通過了驗收，他所在的課題組被評為優秀。在一般人看來，此時研究也就該結束了。然而，胡清華並不想就此收手。
"圍繞這一項目，還有很多東西可以挖掘，所以研究不僅沒有結束，而且才剛剛開始。"在胡清華眼中，這項研究屬於數據不確定性建模研究範疇，而這類研究是機器學習和數據挖掘領域的難點。"大數據時代已經到來，在利用大數據方面的最大問題就是，數據質量的不穩定。質量低下的數據，可能導致基於數據的決策出現重大偏差。"
於是，胡清華組建起一支20多人的團隊，向著一個個數據不確定性建模難題發起衝鋒。從新能源的不確定性擴展到大數據的不確定性，胡清華率隊從工程應用研究中發現基礎研究問題，再將基礎研究成果應用於工程領域，實現了科研的良性循環。經過近10年的開疆拓土，胡清華對不確定性建模研究，有了更系統的認知，逐漸意識到這是座處在交叉學科領域的科研"富礦"。
日前，2019年度國家傑出青年科學基金項目評審結果正式公佈，天津大學胡清華教授申報的研究項目"不確定性人工智能"名列其中。胡清華表示："未來，我計劃將團隊研究的算法，應用於天氣預報、森林火災預報以及大型裝備故障預報等領域，希望成果能有更廣闊的應用空間。"
（本文部分圖文素材來自科技日報、天津大學計算機科學與技術官網）
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