馮婕：在AI與遙感的世界里打怪升級(jí)

干思思

馮婕

在過去幾十年中，遙感技術(shù)廣泛應(yīng)用于社會(huì)方方面面，在地圖導(dǎo)航、城市信息監(jiān)控、自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域都大有作為。然而隨著時(shí)代發(fā)展，傳統(tǒng)遙感技術(shù)在時(shí)效性和數(shù)據(jù)解譯的精準(zhǔn)性上面臨著越來越多的制約。將人工智能應(yīng)用于遙感領(lǐng)域，使遙感數(shù)據(jù)處理與解譯更加精準(zhǔn)、高效和全面，成為近年來的研究熱點(diǎn)。來自西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院的副教授馮婕正是這方面的踐行者。

不忘初心

今年，是馮婕的豐收之年。她先后入選了“華山學(xué)者菁英人才計(jì)劃”“中國科協(xié)青年人才托舉計(jì)劃”，并獲得了“陜西省青年科技新星”稱號(hào)。她所帶領(lǐng)的研究生團(tuán)隊(duì)繼2019年在遙感圖像稀疏表證與智能分析競(jìng)賽上斬獲二等獎(jiǎng)后，今年又在Jittor人工智能挑戰(zhàn)賽交通標(biāo)志檢測(cè)賽道競(jìng)賽中榮獲二等獎(jiǎng)。對(duì)馮婕來說，這一連串的成績(jī)，既是鼓勵(lì)和鞭策，也是對(duì)她十多年來“不忘初心”的堅(jiān)持的肯定。

2008年，馮婕從長安大學(xué)畢業(yè)，被保送至西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院焦李成教授門下讀研?！拔冶究破陂g就對(duì)模式識(shí)別和圖像處理產(chǎn)生了興趣，后來跟著焦老師學(xué)習(xí)，對(duì)遙感數(shù)據(jù)有了一些了解，就想繼續(xù)鉆研相關(guān)的算法，積極申請(qǐng)讀博，希望能在遙感領(lǐng)域有比較高的學(xué)術(shù)成就和貢獻(xiàn)?！?/p>

目標(biāo)清晰的馮婕做起事情有一股沖勁，焦李成教授也因此很重視這個(gè)學(xué)生?！敖估蠋熢诳茖W(xué)前沿問題上有非常準(zhǔn)確的預(yù)見性，每次遇到困難，他和師母劉芳教授都會(huì)鼓勵(lì)我，為我創(chuàng)造各種條件去解決問題?！鼻髮W(xué)路上遇貴人，再加上學(xué)院在遙感領(lǐng)域的深厚實(shí)力和開放交流的研究氛圍，所以，后來不管是博士后研究，還是任教，馮婕的第一選項(xiàng)始終都是這里。

目前，馮婕在西安電子科技大學(xué)人工智能學(xué)院擔(dān)任副教授和博士生導(dǎo)師。她的主要研究方向是稀疏多核學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型及理論，并將其用于海量遙感數(shù)據(jù)挖掘和復(fù)雜背景下智能目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等具有重大實(shí)用意義的關(guān)鍵技術(shù)中。在過去十多年中，她潛心科研，在相關(guān)領(lǐng)域權(quán)威國際期刊和會(huì)議上發(fā)表論文40余篇，出版專著有《高分辨遙感影像學(xué)習(xí)與感知》和《模式識(shí)別》，并申請(qǐng)了國家發(fā)明專利十余項(xiàng)，其中專利轉(zhuǎn)讓3項(xiàng)。她還先后主持了多項(xiàng)科研項(xiàng)目。在遙感領(lǐng)域，馮婕離最初的愿望已經(jīng)越來越近了。

讓算法落地

在馮婕眼里，做項(xiàng)目、搞科研的過程，就像是游戲中的打怪升級(jí)?！坝龅絾栴}、解決問題，遇到新問題、繼續(xù)解決新問題，有時(shí)候你永遠(yuǎn)不知道后續(xù)的關(guān)卡還有多少怪等著你，也不確定到底現(xiàn)在的怪是不是最終的老怪?！?/p>

但是為了將現(xiàn)有技術(shù)學(xué)以致用，真正落地，為了發(fā)揮技術(shù)算法最大的優(yōu)勢(shì)，就是要不斷進(jìn)行技術(shù)合作、轉(zhuǎn)化，根據(jù)各種需求對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整升級(jí)。這是一個(gè)用技術(shù)服務(wù)社會(huì)的過程，也是一個(gè)對(duì)成果不斷進(jìn)行檢驗(yàn)和反思的過程。

求知熱情和創(chuàng)新思維是馮婕在團(tuán)隊(duì)建設(shè)中非常注重的兩點(diǎn)。接下來，她打算帶著自己的研究生團(tuán)隊(duì)，繼續(xù)展開新項(xiàng)目，針對(duì)高計(jì)算、高存儲(chǔ)、高延時(shí)的深度網(wǎng)絡(luò)處理與分析模型難以在航天器處理平臺(tái)高效應(yīng)用的難題，研究多源數(shù)據(jù)下目標(biāo)細(xì)粒度特征表征與識(shí)別理論，提出小樣本輕量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)和優(yōu)化方法，解決深度網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理在嵌入式航天設(shè)備上高效應(yīng)用的難題。