9月28日上午，北京交通大学孔令臣教授、中国石油大学（北京）林伯韬教授应邀来我校作学术报告。本次报告由理学院、人工智能研究院、科学技术发展研究院联合举办，理学院副院长闵超教授主持，学院部分师生聆听。
孔令臣教授聚焦环境不变学习的理论建模与算法求解。他以“牛与骆驼”算例切入，说明当训练与测试环境分布发生迁移时，模型易过度依赖背景颜色等非因果特征而失效，据此提出识别跨环境稳定预测关系的研究目标。接着，通过对稀疏环境不变广义线性模型的分析，提出以“尖峰函数”将其精确松弛为连续优化，以及交替近端梯度下降算法求解，最后给出收敛性结果，并在合成数据及教育获得、基因敲除等数据集上展示出与主流方法相当或更优的性能。
孔令臣教授报告现场
随后，林伯韬教授围绕智能油气田建设的探索与实践作报告。他指出，随着大数据、人工智能、云计算与物联网技术快速发展，全球主要石油公司正加速向数字化、智能化转型；而多数油气田已进入成熟开发阶段，设施老化与安全风险上升、产量—成本—安全约束相互耦合，传统自动化模式缺少地上地下协同与系统级优化能力，亟需向地上地下一体化迈进。他介绍了以“知识管理与大模型、智能物联网、透明油气藏、一体化生产管控平台”四大支柱构建的一体化智能建设体系，并以南海深水气田数字孪生系统为例介绍了气藏—井筒—管网一体化建模与代理模型加速计算等关键技术。
林伯韬教授报告现场
报告结束后，现场师生踊跃提问，两位教授就相关技术细节作了细致解答。两场报告分别从理论方法与工程实践两个维度展现了数学与人工智能交叉研究的前沿进展：基础研究为产业应用提供方法支撑，产业需求又为基础研究提出新的问题，二者相互促进。
