近日，科教园海洋工程与环境大数据中心熊盛武教授团队荣毅博士在由美国人工智能促进协会举办的人工智能领域顶级国际学术会议“Thirty－Seventh　AAAI　Conference　on　Artificial　Intelligence　（AAAI－23）”上发表了题为“ESPT：　A　Self－Supervised　Episodic　Spatial　Pretext　Task　for　Improving　Few－Shot　Learning”的最新研究成果。

该成果基于深度学习图像分类技术，对如何构造能正确捕获并利用小样本分类任务全局结构信息的自监督辅助任务进行了相关研究。与传统自监督方法通常逐一操作各图像样本不同，该研究考虑了多幅图像间的关联关系，充分利用了各分类任务的整体数据结构信息，从而有效提升了最终模型的分类性能。该方法可为农业植物品种识别，农业种质资源保护及农作物品种选育等相关领域的研究提供有效的技术支撑。

上述研究工作得到海南省自然科学基金联合项目（2021JJLH0099），三亚崖州湾科技城“崖州湾”菁英人才科技专项项目（SCKJ－JYRC－2022－76），海南省崖州湾种子实验室联合博士后项目（B22E18102）的资助。

“AAAI　Conference　on　Artificial　Intelligence”自1980年起距今已成功举办36届会议，以年会形式组织邀请人工智能领域前沿活跃学者分享交流研究成果与经验，该会议为中国计算机学会CCF推荐的A类国际学术会议。

（审稿人：赵卫锋）