挖掘新理論 拓展新應用
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時至今日，互聯網信息技術革命對生產力的帶動作用已漸趨強弩之末，下一次生產力飛躍的突破口在哪里?越來越多的科學家都把希望寄托于人工智能，他們認為人工智能將帶來一次史無前例的技術革命。
一位剛過而立之年的學者、一門新興的學科技術，當年輕與年輕相遇，哈爾濱工程大學自動化學院莫宏偉教授帶著對理想的熱誠追求，在人工智能領域的表現真的是可圈可點。瞄準前沿
人工免疫系統是基于免疫系統原理而設計的智能系統，多用于計算機安全、故障診斷、優化等方面。作為在國內較早開展人工免疫系統研究的學者，莫宏偉教授在學術研究及推動本學科發展方面，做出了突出的貢獻。
在對人類免疫系統仿真建模研究中，莫宏偉教授從多種方法上進行了創新，利用細胞自動機、智能主體、微分方程與狀態轉換混合方法等，對人類免疫系統基本性質進行了比較全面的研究和仿真實現，對免疫T細胞動力學性能進行了深入的理論研究，其研究成果對于探索大規模微小型機器人協同行為頗有影響。他建立了可用于啟發建立新型免疫計算方法的模型，其中，基于人工免疫網絡的新型分類器可用于數據分類、網頁文本挖掘，信息恢復等領域；改進后的細胞自動機模型可對免疫應答和抗體變異進行仿真研究；微分方程、改進后的CS模型也可以對免疫應答進行仿真研究。另外，他還基于混合模型建立了T細胞動力學模型。
在人類免疫系統機理的研究中，莫宏偉教授針對其數據挖掘技術進行了全面而深入的理論和實際探索研究，創建了人工免疫系統在數據挖掘領域的理論及應用成果。從中提出了免疫網絡分類器和陰性選擇分類器系統，并基于復雜網絡理論對人工免疫網絡在聚類方面的性能開展了理論研究，其結果可應用于數據挖掘、機器學習、模式識別等多個范疇。如，免疫聚類算法可應用于獲取垃圾郵件，陰性選擇分類器有利于信息的恢復等。在對人工免疫網絡展開理論分析研究時，他提出了該方法的聚類質量分析和評價方法――基于人工免疫網絡的文本聚類方法和類別不均勻方法，同時，對人工免疫網絡產生的記憶細胞機制進行了深入研究。其理論成果還包括基于克隆選擇的數據屬性選擇算法，動態數據庫關聯規則挖掘方法、半監督聚類免疫算法等。
作為一位研究者，莫宏偉教授確實做到了瞄準國際學術前沿進行鉆研。除上述研究外，他對前沿學術的追求還表現在“煙草智能輔助分析與設計系統”的攻關上。作為黑龍江省科技攻關項目，該系統以前沿的信息技術和人工智能技術為基礎，融合行業的先進制造、設計技術，充分利用領域專家的感官品評、設計經驗和知識，從樣本數據中學習專業知識、自動抽取數據中內含的規律，來實現對產品感官質量的計算機輔助品評和計算機智能配方設計，減少人工專家品評工作量，提高品評效率和質量，從而協助技術人員進行產品質量控制、工藝過程改進和計算機輔助設計等工作，當年即為企業節省開發成本100余萬元。該系統申請發明專利3項，目前已公開2項。該成果的出現不僅可以完善對企業技術工作的信息化建設，還適應了當前產品品評和設計數字化，智能化，標準化的發展趨勢，促進了黑龍江省省內煙草企業的技術創新，初步達到了以高新技術改進傳統產業，以信息化帶動工業化的目的。除了煙草行業，該項目成果還可以推廣到食品，釀酒、醫藥等其他配方產品領域。
如果說努力與成果是莫宏偉教授種下的“因”，那么，國內外同行的認可與贊譽則是結出的“果”。2003年，他出版了國內首部關于人工免疫系統的專著――《人工免疫系統原理與應用》。六年后，他出版了《人工免疫系統》一書，并獲得國家科學學術專著出版基金資助。而他的另一著作也于2009年得以在美國出版。此外，他還在國際期刊IEEE Transaction on Cybernetics，System andMan，Information Science，以及《電子學報》、《計算機學報》等國內核心期刊，IEEE下的國際會議上發表論文30余篇，其中，多篇進入SCI等三大檢索。自從事科研工作以來，他承擔并參與國家“863”課題、國家自然科學基金、黑龍江省自然科學基金等多項國家、省部級攻關項目。如今的他，已經是哈爾濱工程大學自動化學院教授，模式識別與智能系統研究所副所長，黑龍江省人工智能學會秘書長，中國人工智能學會自然計算與數字城市專委會副主任。
研無止境
“吾生也有涯，而知也無涯”，在莫宏偉教授看來，對科研的追求也應該是無止境的。如今的他，并沒有在過去的成績中沉淪，而是繼續在人工智能的科學之路上不斷探索，征服更高的科學高峰。
他認為免疫系統仿真研究前景可觀。且不論免疫系統仿真是計算機科學與免疫學，醫學、免疫信息學等相關領域理論與技術融匯的結晶單說從早期的微分方程仿真免疫系統的局部現象和機制，發展到利用大型計算機研究免疫系統整體，建立三維仿真模型，免疫系統仿真也經歷了一場跨越式的發展。莫宏偉教授把握這一發展，研制基于主體和復雜網絡理論的免疫系統的仿真方法及免疫系統仿真平臺。該平臺包括主體和復雜網絡與免疫系統成分的對應，基于主體和復雜網絡的免疫系統模型，以及基于主體和復雜網絡的三維免疫仿真系統，不僅適用于醫學研究、藥學試驗和免疫學教學，也將為開發新的用于工程問題的人工免疫系統打下良好的理論基礎。
從另一個角度來說，雖然經過十幾年的發展，人工免疫系統已經在人工智能、自然計算等領域占有了一席之地，但其發展也面臨著許多局限。一方面，基于傳統的免疫學理論開發算法不斷改進，并投入應用另一方面，鮮有新的借鑒免疫機制的方法產生，這一現象在國內尤其突出。意識到這一點，莫宏偉教授一路“跟蹤”現代免疫學、免疫信息學的發展，著眼于利用免疫系統的微觀信息處理機制，也就是細胞和分子層面的信息傳導，處理機制，開發新的免疫信息處理理論和方法，以滿足數據挖掘、新醫藥開發與設計、模式識別等領域的需求。
“基于自然計算的智能控制理論與方法”，是莫宏偉教授的又一項重要進展。過去的幾十年里，包括遺傳算法、免疫算法、DNA計算、膜計算等傳統和新涌現的計算方法在內的自然計算已經成為一個單獨的領域。不同的自然計算方法在人類社會生產和實踐的不同領域得到廣泛應用。莫宏偉教授則將研究重點置于免疫計算、群計算智能、進化計算等方法的基礎之上，力求完成能夠應用于智能武器等方面的設計與開發。
“自然計算中許多方法都是受到生物或自然現象的啟發而產生的，在不同的問題方面都具有各自的優勢和缺點。沒有能統一解決所有問題的自然計算方法?！痹谔岬阶匀挥嬎銜r，莫宏偉教授如是說。通過“基于植物生長及光合作用原理的計算理論與方法”研究，他試圖從植物生長過程營養和水分的分布與分配機制，以及光合作用中化學成分的分配與反應機制入手，提出全新的計算思想和方法、能源利用和節約方法。與現有的自然計算方法不同，該方法將可以解決不同領域的復雜的優化，調度、能源節約問題，該思想可以說是開國內相關研究之先河。
一連串緊張有序的工作，忙碌，卻也充實。敏銳求新與勤奮務實，一直都是莫宏偉教授閃光的品質，在今后的道路上，他也會一如既往，向著更高的科學高峰邁進!
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