關(guān)于發(fā)布可解釋、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2022年度項目指南的通告

國科金發(fā)計〔2022〕18號

國家自然科學(xué)基金委員會現(xiàn)發(fā)布可解釋、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2022年度項目指南，請申請人及依托單位按項目指南中所述的要求和注意事項申請。

國家自然科學(xué)基金委員會

2022年5月16日

可解釋、可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2022年度項目指南

“可解釋、可通用的下一代人工智能方法”重大研究計劃面向人工智能發(fā)展國家重大戰(zhàn)略需求，以人工智能的基礎(chǔ)科學(xué)問題為核心，發(fā)展人工智能新方法體系，促進我國人工智能基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)，支撐我國在新一輪國際科技競爭中的主導(dǎo)地位。

基于深度學(xué)習(xí)的人工智能方法在許多場景取得了重要突破，但仍然存在模型可解釋性差、對抗樣本魯棒性差、數(shù)據(jù)與算力需求大、理論基礎(chǔ)薄弱等問題?；谝陨蠁栴}，本重大研究計劃旨在建立規(guī)則和學(xué)習(xí)的有效融合機制，打破現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)“黑箱算法”的現(xiàn)狀，建立一套可適用于不同領(lǐng)域、不同場景（語音、圖像、視頻等）的通用方法體系。

一、科學(xué)目標(biāo)

本重大研究計劃面向以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法魯棒性差、可解釋性差、對數(shù)據(jù)的強依賴等基礎(chǔ)科學(xué)問題，挖掘機器學(xué)習(xí)的基本原理，發(fā)展可解釋、可通用的下一代人工智能方法，并推動人工智能方法在科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。

二、核心科學(xué)問題

本重大研究計劃針對可解釋、可通用的下一代人工智能方法的基礎(chǔ)科學(xué)問題，圍繞以下三個核心科學(xué)問題開展研究：

（一）深度學(xué)習(xí)的基本原理

深入挖掘深度學(xué)習(xí)模型對超參數(shù)的依賴關(guān)系，理解深度學(xué)習(xí)背后的工作原理，建立深度學(xué)習(xí)方法的逼近理論、泛化誤差分析理論和優(yōu)化算法的收斂性理論。

（二）可解釋、可通用的下一代人工智能方法

通過規(guī)則與學(xué)習(xí)結(jié)合的方式，建立高精度、可解釋、可通用且不依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的人工智能新方法。開發(fā)下一代人工智能方法需要的數(shù)據(jù)庫和模型訓(xùn)練平臺，完善下一代人工智能方法驅(qū)動的基礎(chǔ)設(shè)施。

（三）面向科學(xué)領(lǐng)域的下一代人工智能方法的應(yīng)用

發(fā)展新物理模型和算法，建設(shè)開源科學(xué)數(shù)據(jù)庫、知識庫、物理模型庫和算法庫，推動人工智能新方法在解決科學(xué)領(lǐng)域復(fù)雜問題上的示范性應(yīng)用。

三、2022年度資助研究方向

（一）培育項目

圍繞上述科學(xué)問題，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引，2022年度對于探索性強、選題新穎的申請項目，將以培育項目方式予以資助。研究方向如下（申報項目須覆蓋以下單一方向中列出的部分或全部內(nèi)容）：

1. 深度學(xué)習(xí)的表示理論和泛化理論

研究多層全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)（以及其它帶對稱性的網(wǎng)絡(luò)）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、transformer網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型的逼近性質(zhì)，發(fā)展相應(yīng)的高維函數(shù)空間理論和泛化誤差分析理論，并在實際數(shù)據(jù)集上檢驗以上理論。

2. 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練動力學(xué)

研究深度學(xué)習(xí)的損失景觀，包括但不限于：臨界點的分布及其嵌入結(jié)構(gòu)、極小點的連通性等；深度學(xué)習(xí)中的非凸優(yōu)化問題、優(yōu)化算法的正則化理論和收斂行為；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過參數(shù)化和訓(xùn)練過程對于超參的依賴性問題、基于極大值原理的訓(xùn)練方法、訓(xùn)練時間復(fù)雜度和訓(xùn)練困難等問題；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶災(zāi)難問題、編碼-解碼方法與mori-zwanzig方法的關(guān)聯(lián)特性等。

3. 微分方程與機器學(xué)習(xí)方法

機器學(xué)習(xí)算法在微分方程正反問題求解方面的應(yīng)用，需突破傳統(tǒng)數(shù)值算法的瓶頸，實現(xiàn)正反問題的高效求解；高維微分方程的正則性理論與算法；微分方程解算子的逼近方法（如通過機器學(xué)習(xí)方法獲得動理學(xué)方程、彈性力學(xué)方程、流體力學(xué)方程、maxwell方程以及其它常用微分方程的解算子）；微分方程經(jīng)典算法和基于機器學(xué)習(xí)方法的融合；微分方程方法在機器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用（如用微分方程設(shè)計新的機器學(xué)習(xí)模型，設(shè)計和分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等）。

4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動融合的人工智能

建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)與知識驅(qū)動的符號計算相融合的新型人工智能理論和方法，突破神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不可解釋的瓶頸；研究知識表示與推理框架、大規(guī)模隱式表達的知識獲取、多源異構(gòu)知識融合、知識融入的預(yù)訓(xùn)練模型、知識數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的決策推理等；探索不同場景中的應(yīng)用。

5. 安全可靠的下一代人工智能

面向數(shù)據(jù)、模型和算法，構(gòu)建安全可靠的人工智能方法。研究分布式去中心化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、密碼學(xué)等技術(shù)，構(gòu)建隱私保護的數(shù)據(jù)應(yīng)用新范式；研究深度學(xué)習(xí)模型在對抗樣本、數(shù)據(jù)投毒、后門攻擊等情況下的魯棒性和安全性，發(fā)展對抗魯棒和安全的新模型與學(xué)習(xí)方法；研究存在樣本噪聲、分布外數(shù)據(jù)等場景下的可靠機器學(xué)習(xí)方法、研究因果驅(qū)動的魯棒決策和可靠推理；探索不同場景中的應(yīng)用。

6. 人工智能驅(qū)動的下一代科學(xué)計算理論及應(yīng)用

將機器學(xué)習(xí)與電子多體問題相結(jié)合，建立薛定諤方程數(shù)值解、第一性原理計算、增強采樣、自由能計算、粗?；肿觿恿W(xué)等的機器學(xué)習(xí)方法，探索機器學(xué)習(xí)在物質(zhì)體系研究中的應(yīng)用。

針對典型的物理、化學(xué)、材料、生物、燃燒等領(lǐng)域的多尺度問題和動力學(xué)問題，通過融合物理模型與機器學(xué)習(xí)方法，探索復(fù)雜物理、化學(xué)、材料、生物等體系變量隱含物理關(guān)系的挖掘方法，建立構(gòu)效關(guān)系的數(shù)學(xué)表達，構(gòu)建具有通用性的跨尺度人工智能輔助計算理論和方法，解決典型復(fù)雜多尺度計算問題。

（二）重點支持項目

圍繞核心科學(xué)問題，以總體科學(xué)目標(biāo)為牽引，對于前期研究成果積累較好、對總體目標(biāo)在理論和關(guān)鍵技術(shù)上有較大貢獻的申請項目，將以重點支持項目方式予以資助。建議研究內(nèi)容包括，但不限于以下方向：

1. 面向復(fù)雜數(shù)據(jù)的、可通用的人工智能算法框架

針對多尺度復(fù)雜數(shù)據(jù)處理問題，研究多尺度表示的跨模態(tài)人工智能框架，適用于視頻、語音、自然語言、點云、地理數(shù)據(jù)等不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)小樣本（相同精度下降低樣本需求一萬倍以上）、可解釋、跨模態(tài)（不少于3個模態(tài)）和感知決策一體化方法。

2. 新一代非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理方法

研究海量復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用一體化系統(tǒng)的構(gòu)建方法，包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲、用戶自定義領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型在線構(gòu)建、自主研發(fā)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢語言與優(yōu)化理論、跨域和跨庫非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢?nèi)诤侠碚摰龋蜗乱淮斯ぶ悄芊椒ㄔ诳珙I(lǐng)域、多維度（關(guān)系、向量、圖等）、多粒度數(shù)據(jù)（不少于3種粒度）的應(yīng)用。

3. 深度學(xué)習(xí)隱私保護計算新型體系框架與模型

針對隱私性需求，研究可證明安全、可實用的人工智能隱私保護方法新框架，包括但不限于：適用于不同場景的多方隱私計算框架，多源異質(zhì)數(shù)據(jù)的高效協(xié)同建模方法，基于全同態(tài)計算的、低內(nèi)存占用的隱私保護深度學(xué)習(xí)方法，研究符合《中華人民共和國個人信息保護法》中匿名化要求的、模型精度跌幅可控（精度下降不大于1%）的數(shù)據(jù)可信發(fā)布技術(shù)等。

4. 面向功能分析的智能化幾何造型方法

設(shè)計能保持幾何約束和物理結(jié)構(gòu)、具有可解釋性和收斂階的智能建模方法，構(gòu)建可解釋的、面向功能分析的智能方法以及科學(xué)工程計算中幾何模型設(shè)計與功能分析一體化方法，突破目前工業(yè)軟件中幾何設(shè)計與物理性能分析割裂的現(xiàn)狀。

5. 人工智能驅(qū)動的下一代微觀科學(xué)計算平臺建設(shè)與應(yīng)用

發(fā)展基于人工智能的高精度、高效率的第一性原理方法；面向物理、化學(xué)、材料、生物等領(lǐng)域的實際復(fù)雜問題，建立多尺度模型，實現(xiàn)高精度、大尺度和高效率的分子模擬；建立人工智能與科學(xué)計算雙驅(qū)動的“軟-硬件協(xié)同優(yōu)化”方法和高性能計算專用平臺。

6. 人工智能框架下的宏觀復(fù)雜反應(yīng)流動多尺度建模與應(yīng)用

面向空天發(fā)動機等重大需求場景，針對燃燒模型精度低、數(shù)值模擬計算效率低等問題，研究從原子尺度到宏觀尺度的深度學(xué)習(xí)算法，發(fā)展兼容傳統(tǒng)數(shù)值模擬和面向超大規(guī)模并行的新一代計算方法；發(fā)展航空發(fā)動機燃燒不穩(wěn)定性等關(guān)鍵問題的識別、預(yù)測和分析的機器學(xué)習(xí)方法；針對高雷諾數(shù)非穩(wěn)態(tài)超聲速燃燒的湍流問題，研究湍流與化學(xué)反應(yīng)的時空多尺度相互作用機理，發(fā)展機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的高精度湍流模擬模型與計算方法。

四、項目遴選的基本原則

（一）緊密圍繞核心科學(xué)問題，鼓勵基礎(chǔ)性和交叉性的前沿探索，優(yōu)先支持原創(chuàng)性研究。

（二）優(yōu)先支持面向發(fā)展下一代人工智能新方法或能推動人工智能新方法在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的研究項目。

（三）重點支持項目應(yīng)具有良好的研究基礎(chǔ)和前期積累，對總體科學(xué)目標(biāo)有直接貢獻與支撐。

五、2022年度資助計劃

2022年度擬資助培育項目20～25項左右，資助直接費用約為80萬元/項，資助期限為3年，培育項目申請書中研究期限應(yīng)填寫“2023年1月1日— 2025年12月31日”；擬資助重點支持項目6～8項左右，資助直接費用約為300萬元/項，資助期限為4年，重點支持項目申請書中研究期限應(yīng)填寫“2023年1月1日— 2026年12月31日”。

六、申請要求

（一）申請條件

本重大研究計劃項目申請人應(yīng)當(dāng)具備以下條件：

1. 具有承擔(dān)基礎(chǔ)研究課題的經(jīng)歷；

2. 具有高級專業(yè)技術(shù)職務(wù)（職稱）。

在站博士后研究人員、正在攻讀研究生學(xué)位以及無工作單位或者所在單位不是依托單位的人員不得作為申請人進行申請。

（二）限項申請規(guī)定

執(zhí)行《2022年度國家自然科學(xué)基金項目指南》“申請規(guī)定”中限項申請規(guī)定的相關(guān)要求。

（三）申請注意事項

申請人和依托單位應(yīng)當(dāng)認真閱讀并執(zhí)行本項目指南、《2022年度國家自然科學(xué)基金項目指南》和《關(guān)于2022年度國家自然科學(xué)基金項目申請與結(jié)題等有關(guān)事項的通告》中相關(guān)要求。

1. 本重大研究計劃項目實行無紙化申請。申請書提交日期為2022年6月16日—6月23日16時。

2. 項目申請書采用在線方式撰寫。對申請人具體要求如下：

（1）申請人應(yīng)當(dāng)按照科學(xué)基金網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)中重大研究計劃項目的填報說明與撰寫提綱要求在線填寫和提交電子申請書及附件材料。

（2）本重大研究計劃旨在緊密圍繞核心科學(xué)問題，將對多學(xué)科相關(guān)研究進行戰(zhàn)略性的方向引導(dǎo)和優(yōu)勢整合，成為一個項目集群。申請人應(yīng)根據(jù)本重大研究計劃擬解決的具體科學(xué)問題和項目指南公布的擬資助研究方向，自行擬定項目名稱、科學(xué)目標(biāo)、研究內(nèi)容、技術(shù)路線和相應(yīng)的研究經(jīng)費等。

（3）申請書中的資助類別選擇“重大研究計劃”，亞類說明選擇“培育項目”或“重點支持項目”，附注說明選擇“可解釋、可通用的下一代人工智能方法”，受理代碼選擇t01，根據(jù)申請的具體研究內(nèi)容選擇不超過5個申請代碼。

培育項目和重點支持項目的合作研究單位不得超過2個。

（4）申請人在“立項依據(jù)與研究內(nèi)容”部分，應(yīng)當(dāng)首先說明申請符合本項目指南中的資助研究方向，以及對解決本重大研究計劃核心科學(xué)問題、實現(xiàn)本重大研究計劃科學(xué)目標(biāo)的貢獻。

如果申請人已經(jīng)承擔(dān)與本重大研究計劃相關(guān)的其他科技計劃項目，應(yīng)當(dāng)在申請書正文的“研究基礎(chǔ)與工作條件”部分論述申請項目與其他相關(guān)項目的區(qū)別與聯(lián)系。

3. 依托單位應(yīng)當(dāng)按照要求完成依托單位承諾、組織申請以及審核申請材料等工作。在2022年6月23日16時前通過信息系統(tǒng)逐項確認提交本單位電子申請書及附件材料，并于6月24日16時前在線提交本單位項目申請清單。

4. 其他注意事項

（1）為實現(xiàn)重大研究計劃總體科學(xué)目標(biāo)和多學(xué)科集成，獲得資助的項目負責(zé)人應(yīng)當(dāng)承諾遵守相關(guān)數(shù)據(jù)和資料管理與共享的規(guī)定，項目執(zhí)行過程中應(yīng)關(guān)注與本重大研究計劃其他項目之間的相互支撐關(guān)系。

（2）為加強項目的學(xué)術(shù)交流，促進項目群的形成和多學(xué)科交叉與集成，本重大研究計劃將每年舉辦一次資助項目的年度學(xué)術(shù)交流會，并將不定期地組織相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研討會。獲資助項目負責(zé)人有義務(wù)參加本重大研究計劃指導(dǎo)專家組和管理工作組所組織的上述學(xué)術(shù)交流活動，并認真開展學(xué)術(shù)交流。

（四）咨詢方式

國家自然科學(xué)基金委員會交叉科學(xué)部一處

聯(lián)系電話：010-62328382