2023年3月23日,山东大学交叉研究中心与泰山学堂联合举办了计算智能青年学者论坛第二期活动。本次活动邀请了微软亚洲研究院异构计算组研究员李琨、德国马克斯·普朗克智能系统研究所博士修宇亮以及山东大学软件学院人机交互与虚拟现实中心副研究员李曼祎三名优秀青年学者分享人工智能、并行计算、可视计算等领域最新前沿理论和技术成果，报告由交叉研究中心赵海森教授以及曾琼副教授主持，线上线下70余名师生参与了本次活动。
精彩报告
首先，微软亚洲研究院的李琨研究员向大家介绍了报告题目为《Big Science on Cloud: Towards a New Paradigm of Cloud4Science with Large-scale Parallel Computing》的内容。他指出并行计算是计算科学的重要分支，并已经快速发展为以解决科学和工程中的大挑战。然而，大多数大规模科学计算仍然严重依赖于超级计算机，存在访问昂贵、可扩展性差和重复努力等问题。随着硬件和网络技术的进步，云计算为科学计算提供了一种有前途的统一、高性能、低成本和弹性的基础设施。他提出了“Big Science on Cloud”这一新模式，旨在通过革命性地编排云中的异构资源，为公众提供通用的一站式并行科学解决方案，从而更有效地扩展科学计算的范围。他表示，“Big Science on Cloud”将潜在地产生以下影响：缩小精度差距，打破性能壁垒，以及在云上为每个人民主化科学。他通过提出Stencil案例研究，介绍了Tetris系统，这是第一个用于异构CPU+GPU高性能Stencil的系统，其灵感来自于俄罗斯方块，把对象的计算逻辑进行重组，完成整个空间上的高效数据复用，其核心是设计不同拼块构建起硬件资源。该系统能在保持精度的同时，更大程度的提高性能。
接着，马克斯·普朗克智能系统研究所的修宇亮博士分享了他的研究成果，报告题目为《Towards large-scale human digitization from in-the-wild pixels, Explicit or Implicit?》。他的研究兴趣集中在计算机视觉和计算机图形学交叉领域，特别关注3D人体建模重构。逼真的虚拟人物在虚拟现实和增强现实 (VR/AR) 中发挥着核心作用，可实现远程协作、教育和娱乐。然而，以高保真度大规模创建它们非常具有挑战性。目前的方法需要昂贵的扫描设备来捕获，或者需要仔细控制姿势和衣服的图像来重建，它们都不容易扩展。因此修宇亮博士介绍了如何从自然环境中的图片中获取数据来实现大规模人体模型重构，从发表在CVPR2022与2023的两篇论文ICON以及ECON出发，从隐式角度解决人体姿势建模重构，并从显式的角度解决穿衣等细节的重建，阐释他们团队是如何解决模型重构中存在的挑战。其研究成果能够支持更多领域的应用，如电影、游戏、虚拟现实和增强现实等。
最后，由山东大学软件学院的李曼祎副研究员分享了她的研究成果，其报告题目为《三维模型结构化表达的无监督学习方法》。三维模型的结构化表达能够表示物体的语义部件和组装方式，提高三维模型理解和生成效果，然而目前缺少大规模数据集来对神经网络进行监督训练。本次报告将介绍两种三维模型结构化表达的无监督学习方法，分别针对三维物体模型的语义部件无监督分割，和CAD模型的几何基元分解与组合。李曼祎副研究员指出对三位物体的结构化表达会更加合理，尤其是对于会潜在运动的物体，因此其方法能够学习三维模型的合理结构，并体现出神经网络归纳偏置和损失函数在无监督结构化表达学习方面起到的重要作用。
交流环节
在研讨与交流环节中，参会老师和学生主要从两个方面进行了拓展提问，首先是关于科研方向的选择、如何培养该方向的兴趣，二是关于大模型GPT的出现对图形计算和并行计算等领域的影响，关于这两方面，三位老师分别分享自己的经验和独到的见解，并提出了指导性和启发性的意见，参会的师生都受益匪浅。
本次活动得到了广大师生的积极响应和支持，现场观众也反响热烈。此次活动的成功举办，不仅丰富了同学们的学术知识、促进了同学们对图形计算以及并行计算领域的兴趣培养，对师生之间的学术交流也有着积极的促进意义。
