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8歲，在媽媽所在大學(xué)的物理實驗室里，一場光學(xué)實驗，讓陳建宇第一次窺探了科學(xué)的美妙 。
25歲，陳建宇提出的“非線性系統(tǒng)、非凸約束條件下的實時軌跡優(yōu)化算法”成功應(yīng)用在無人車實車上，被WebsEdge專題報道，在SAE世博會進(jìn)行展示 。年青的科研新星嶄露頭角 。
29歲，陳建宇在“帶約束的安全強化學(xué)習(xí)和感知—決策聯(lián)合學(xué)習(xí)”兩大方面取得重要突破 。
2021年，陳建宇成為清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授、博導(dǎo) 。這位不到30歲的年青人，以新的身份，開啟他的科研和從教之路 。
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做前瞻的科研
底特律一個實驗用停車場內(nèi)，一臺無人車成功避過了行走的車輛和模擬的“行人”，倒車入庫，停在準(zhǔn)確的位置上 。人群開始?xì)g呼，陳建宇激動地和隊友擊掌、擁抱 。那是搭載他自己設(shè)計的算法的無人車，實驗的成功意味著他的“帶約束非線性軌跡規(guī)劃研究”從理論算法到仿真再到實車實驗得到完整驗證 。
那是2017年初，25歲的陳建宇在美國加州大學(xué)伯克利分校攻讀博士，研究領(lǐng)域包括自動駕駛和機器人技術(shù) 。當(dāng)時尚處于商業(yè)無人駕駛行業(yè)的早期，大多數(shù)無人車的決策規(guī)劃系統(tǒng)使用的是基于人為規(guī)則的方法，而陳建宇研究的方法能夠自動地對無人車這種非線性系統(tǒng)實時規(guī)劃出安全的軌跡 。
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自動駕駛在今天已不是新鮮事 。谷歌推出自動駕駛商用服務(wù)，特斯拉的高級輔助駕駛功能搭載在乘用車上，百度的無人駕駛巴士也已量產(chǎn)下線 。作為科研工作者，陳建宇攻關(guān)的并不是當(dāng)下正在落地的技術(shù)，而是著眼于更長遠(yuǎn)的、有前景的未來技術(shù)方向，探索其背后的基礎(chǔ)科學(xué)問題，從而為行業(yè)未來的技術(shù)發(fā)展提供具有前瞻性的思路 。
在2017年軌跡優(yōu)化還未被很好地應(yīng)用于無人車時，陳建宇所做的相關(guān)工作在當(dāng)時就屬于前沿的科研方向，后來這類技術(shù)被無人車行業(yè)大量采用 。從2018年底起，陳建宇的研究重點轉(zhuǎn)向了更為前瞻的方法——基于強化學(xué)習(xí)的自學(xué)習(xí)算法，打敗世界圍棋冠軍的機器人AlphaGo運用的正是這種算法 。在這一階段陳建宇做出了領(lǐng)域內(nèi)較早的幾個基于自學(xué)習(xí)方法的復(fù)雜道路環(huán)境自動駕駛工作，后來各大無人車企業(yè)也陸續(xù)部署強化學(xué)習(xí)的相關(guān)研究 。
目前，在這種方法的基礎(chǔ)上，陳建宇關(guān)注另一重要但容易被忽視的前沿領(lǐng)域——強化學(xué)習(xí)的安全性和可解釋性 。
強化學(xué)習(xí)能讓機器人通過自我學(xué)習(xí)的方法極大地提高其智能性，但是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)方法具有一定的“黑箱特性”，人類尚無法確定其內(nèi)部的運作機制，也無法確定它會不會做出一些不安全的動作 。在下圍棋、打游戲的場景下偶爾出現(xiàn)這樣的問題是可以被接受的，如果在高速行駛的無人車上或是與人協(xié)作的機械臂上發(fā)生錯誤，后果不堪想象 。因此，若想將這一技術(shù)應(yīng)用于實際，必須保障其算法安全可靠、可解釋 。
在清華大學(xué)交叉信息研究院和上海期智研究院，陳建宇牽頭開展“安全可靠的自進(jìn)化智能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究”，融合人工智能、機器人學(xué)和控制學(xué)理論，解決智能機器人從感知到?jīng)Q策的一系列難題，得到安全、可靠、高效的無人車、機械臂等機器人控制策略 。
強化學(xué)習(xí)的安全性和可解釋性目前全球都還沒有很好的答案 。當(dāng)前有比較好的安全保障機制的機器人系統(tǒng)基本上采用的是傳統(tǒng)機器人的工作方法，其智能性受到了一定的限制；而基于自我進(jìn)化的新型控制方法，其安全性還沒有很好的解決方法 。陳建宇團(tuán)隊的研究，在“帶約束的安全強化學(xué)習(xí)和感知—決策聯(lián)合學(xué)習(xí)”兩大方面取得突破，相關(guān)成果在人工智能、機器人、控制與智能交通領(lǐng)域頂級期刊和會議發(fā)表，得到了同行的認(rèn)可 。
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