近日，国家自然科学基金委员会先后公布了2024年度专家推荐类、指南引导类的原创探索计划项目资助结果。我院刘日升教授主持的“优化定义生成式学习”项目获专家推荐类项目资助，成为我院首次获批的原创探索计划项目；刘宇副教授主持的“面向端到端陆面数据同化的双层任务深度学习与优化方法”获指南引导类项目资助。
“优化定义生成式学习”项目围绕可解释、高效率、可信赖、具身化复杂条件下生成式学习面临的新要求与新挑战，瞄准新一代人工智能国际学术前沿，系统研究生成式学习的本质规律和数学原理，解决理论模型、计算方法、调控机制及垂域应用难题。项目将为研究生成式学习复杂动态过程及内在工作机理提供强有力的数学工具，助力不利成像与资源受限的恶劣环境下全链条一体化的高效具身感知创新发展与应用，为生成式大模型在挑战场景下的落地提供基础理论支撑。
“面向端到端陆面数据同化的双层任务深度学习与优化方法”聚焦地球科学的陆面数据同化方向，针对动力方程和系统状态的联合估计的这一核心技术瓶颈进行研究。该项目将系统研究联合估计的内在机理和优化建模，突破模型与模型、模型与数据以及数据与数据的多重协同优化难题，有望在农业墒情监测、陆地碳汇评估、洪旱灾害预警等重要领域，助力地球科学与人工智能的交叉共荣。
据悉，原创探索计划项目旨在资助科研人员提出原创学术思想、开展探索性与风险性强的原创性基础研究工作。本次获批的两个原创探索计划项目体现了学院在人工智能基础研究方面的引领性，有力推动AI+技术与地球科学等基础学科的深度融合，提升科技发展的创新力和生产力。
