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上大學(xué)時(shí)，胡清華的專業(yè)學(xué)習(xí)主要圍繞火力發(fā)電廠的鍋爐和汽輪機(jī)。當(dāng)時(shí)，隨著發(fā)電機(jī)組向大型化方向發(fā)展，對(duì)設(shè)備可靠性的要求也日益提高。發(fā)電機(jī)組開始安裝上各種傳感器，實(shí)時(shí)采集大量數(shù)據(jù)，用于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。“讀研時(shí)，導(dǎo)師希望我能開發(fā)出算法，以自動(dòng)分析這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，判斷設(shè)備的狀態(tài)。我發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)研究很有意思，從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則、建立模型，然后用模型判斷、預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)。現(xiàn)在看來，這屬于人工智能范疇，但當(dāng)時(shí)自己并未意識(shí)到這一點(diǎn)，從事相關(guān)研究的人也不多。尤其在動(dòng)力機(jī)械領(lǐng)域，這還是很前沿的方向?！焙迦A回憶道。如果說，此時(shí)人工智能在胡清華心中，還只是個(gè)火種，那么把它變?yōu)樾苄艽蠡鸬?，是他參加的一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議。2000年前后，中國科學(xué)院發(fā)起“龍星計(jì)劃”，邀請(qǐng)一批在美國學(xué)術(shù)界已有一定成就的華人教授，不定期回國在某所大學(xué)，系統(tǒng)地講授一門美國研究生課程?！霸谀莻€(gè)年代，數(shù)據(jù)挖掘就像現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)一樣時(shí)髦。2002年暑假，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂尖學(xué)者韓家煒來北京大學(xué)授課，在課程快結(jié)束時(shí)，他還請(qǐng)來了在歐美大學(xué)任教的多位學(xué)者作報(bào)告?！焙迦A說。當(dāng)時(shí)，還在讀研的胡清華，就坐在臺(tái)下?！斑@些平時(shí)只在論文中才能‘見’到的學(xué)者，面對(duì)面給我們講授數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，實(shí)在太震撼了?！睆拇?，他開始把研究領(lǐng)域從動(dòng)力機(jī)械慢慢延伸至模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘。“不務(wù)正業(yè)”助其順利完成跨界雖然跨界到人工智能的想法，已在胡清華腦中醞釀多時(shí)，但他“并不急于一步到位”。在碩博階段，胡清華依舊圍著“老本行”動(dòng)力機(jī)械轉(zhuǎn)，但在研究過程中他應(yīng)用了大量人工智能知識(shí)，并將相關(guān)成果寫成十余篇論文。此外，胡清華還閱讀了大量與人工智能相關(guān)的書籍和文獻(xiàn)，也常去參加學(xué)術(shù)會(huì)議。為更好地向同行學(xué)習(xí)，他甚至申請(qǐng)擔(dān)任了南京大學(xué)BBS小百合數(shù)據(jù)挖掘版的版主，定期在網(wǎng)上組織學(xué)術(shù)討論。“其實(shí)，很多論文的原始想法，都源于和網(wǎng)友進(jìn)行的討論，可以說很多靈感都是碰撞出來的?！焙迦A笑著回憶道，當(dāng)時(shí)周圍人覺得他在網(wǎng)上組織討論是“不務(wù)正業(yè)”，但如今想來，恰是這些經(jīng)歷，讓他更順暢地實(shí)現(xiàn)了跨界。經(jīng)過漫長的醞釀期，直到博士畢業(yè)后，2009年去香港理工大學(xué)做博士后研究，胡清華才算正式邁入人工智能的大門。其實(shí)，早在念本科時(shí)，胡清華“不務(wù)正業(yè)”的本性就已顯露。大二時(shí)，胡清華當(dāng)上了校報(bào)記者，還長期為?？豆ご笕恕穼憣凇！捌鸪?，寫稿是為了賺稿費(fèi)，拿到稿費(fèi)后就可以去買更多的書。后來自己慢慢喜歡上了寫東西，不寫不成?！彼貞浀?。無心插柳，讓胡清華沒想到的是，經(jīng)過幾年的新聞?wù)Z言訓(xùn)練，自己的寫作能力得到迅速提升，語言表達(dá)更加精準(zhǔn)、有力，這對(duì)他后來的科研工作幫助極大。“很多理工科學(xué)者最頭疼的，就是寫論文、寫申請(qǐng)、做報(bào)告，由于之前積累的筆頭功夫，寫論文對(duì)于我來說，非常輕松。別人可能需要一個(gè)月才能完成的論文初稿，我不到一周就可以寫好。在惡補(bǔ)人工智能領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)時(shí)，對(duì)文字的駕輕就熟，也使我的閱讀理解速度快過旁人，一些大部頭的書，我有時(shí)一兩周就能‘啃’完?！焙迦A說。一些人工智能學(xué)界的同行表示，胡清華清新的文風(fēng)、簡(jiǎn)潔的語言風(fēng)格，使他寫出的論文更易被人理解，學(xué)術(shù)觀點(diǎn)也更易被同行接受。同時(shí)，這樣的語言風(fēng)格也有助于提高其文章的引用率。“當(dāng)版主、記者，在當(dāng)時(shí)，這些都是我的興趣，可能看上去有些‘務(wù)不正業(yè)’，但我一直覺得，學(xué)習(xí)是觸類旁通的，你永遠(yuǎn)不知道，不經(jīng)意的積累，會(huì)將你的人生引向何處。”胡清華表示，他也常對(duì)學(xué)生說，要珍視自己的興趣，它是“你科研路上最好的老師”。在不確定性建模領(lǐng)域深耕10年興趣是最好的老師，但僅憑興趣，并不能讓胡清華在人工智能這個(gè)新領(lǐng)域開疆拓土。2011年底，胡清華結(jié)束了在香港理工大學(xué)的博士后研究工作，進(jìn)入天津大學(xué)。入職后，他接到的首個(gè)項(xiàng)目就極具挑戰(zhàn)性，胡清華與博士生導(dǎo)師一起獲得“國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）”課題的資助，開展“新能源不確定性建?！狈矫娴难芯?。胡清華介紹道，這個(gè)研究圍繞電力系統(tǒng)中的太陽能、風(fēng)能展開。“這部分能源有點(diǎn)‘不靠譜’，大規(guī)模利用它們時(shí)，可能會(huì)破壞電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，降低供電質(zhì)量。只有摸清這些能源的‘脾氣’，才能讓其為我所用?！彼f。對(duì)胡清華來說，新能源不確定性建模，是一個(gè)完全陌生的領(lǐng)域。從查資料、讀文獻(xiàn)，到收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，胡清華的“拓荒之路”走得異常艱辛。但幾年努力下來，“門外漢”胡清華，硬是在該領(lǐng)域闖出了一片天地。“為提升風(fēng)功率預(yù)報(bào)的精度，我進(jìn)行了大量的建模工作并設(shè)計(jì)了眾多算法。在此基礎(chǔ)上，風(fēng)速難以被確定等難題被逐步破解，風(fēng)功率預(yù)報(bào)的精度隨之得到提升?！彼f。2016年，這個(gè)項(xiàng)目順利通過了驗(yàn)收，他所在的課題組被評(píng)為優(yōu)秀。在一般人看來，此時(shí)研究也就該結(jié)束了。然而，胡清華“并不想就此收手”。“圍繞這一項(xiàng)目，還有很多東西可以挖掘，所以研究不僅沒有結(jié)束，而且才剛剛開始?！痹诤迦A眼中，這項(xiàng)研究屬于數(shù)據(jù)不確定性建模研究范疇，而這類研究是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的難點(diǎn)?！按髷?shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，在利用大數(shù)據(jù)方面的最大問題就是，數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定。質(zhì)量低下的數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致基于數(shù)據(jù)的決策出現(xiàn)重大偏差?！?div style="height:15px;">