西南大学发布人工智能领域新算法 数据传输更高

4月1日，西南大学数学与统计学院的王建军教授及其团队，在人工智能领域取得了重大突破。他们的研究成果以论文《基于二值测量的稳健低管秩张量恢复》的形式，已在国际人工智能领域的权威期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》上在线发表。这项成果对于数据的传送、压缩与恢复有着划时代的意义，可使相关过程更加高效精准。

这篇论文的第一作者，王建军教授的博士生侯景耀，为我们详细解读了这一成果。该团队首创了基于二值量化的低秩张量恢复模型、理论与算法。这一创新性的方法结合了二值测量与低秩张量恢复，不仅降低了数据的存储空间，节约了成本，提升了精度，更为我们带来了可能性——将此种压缩方式与移动终端对接。

此项研究的算法弥补了在大规模数据传输过程中无法实现信号高精度量化的缺陷。在实际应用中，如在人脸图像恢复和多光谱图像恢复等领域，其恢复精度远超过传统方法。通过这种技术，我们可以以更“性价比”高的方式实现数据的传送、压缩和保存，大幅度降低数据传输成本，提高数据传输效率。经过该技术处理的图像数据将更为清晰。

作为一种通用的数据处理技术，这种策略有望改变雷达成像、移动通信、认知无线电等领域的传统张量数据压缩和传输方式，其应用前景极为广阔。目前，已有单位在移动终端（如手机、平板等）以及医疗图像处理等方面与该团队展开合作。我们有理由期待，这项技术将推动国产移动终端技术的更新，加快核磁造影的处理速度，降低经济成本。该技术还可能与雷达成像技术结合，以更低的成本、更清晰的图像反馈以及更高的运行效率，推动雷达技术在气象监测、地质勘探、军事侦察等军民领域的应用。

这项研究的成功，得到了国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”专项下的科技理论与技术研究的资助。这项成果对于科技的进步无疑注入了新的活力。

科技日报记者雍黎报道，编辑范辉整理。