11月6日至8日，2026年不确定性人工智能学术研讨会在渤海大学敏学楼614室举行。来自省内外多所高校的十余位知名专家学者齐聚锦州，围绕不确定性人工智能领域前沿理论、关键技术与创新应用开展深度研讨，助力数学与人工智能交叉学科建设。渤海大学副校长王焕清，发展规划与学科建设处处长郭艳东以及数学科学学院师生代表参会交流。
开幕式上，王焕清向与会专家表示欢迎。他指出，学校持续深耕数学基础研究，着力推进数学与人工智能交叉方向培育。他强调，学校将以本次研讨会为契机，深化同与会专家的学术交流，拓展科研合作空间，促进学科交叉融合，持续夯实数学学科发展根基，推动学校高质量发展。
郭艳东介绍了数学学科发展脉络和建设思路，以及特色科研团队建设、人才梯队培育等工作成效。她表示，学院依托长期积累的基础研究优势，立足区域发展需求，推动基础理论研究与应用场景对接，持续为博士点培育、青年科研人才成长创造良好条件。
研讨会主旨报告环节，与会专家依次分享最新研究成果。山西大学梁吉业教授围绕人工智能赋能科学研究这一主题，解读大模型、具身智能发展趋势，展示人工智能在数学、生物、古建筑修复等领域的落地路径；浙江海洋大学吴伟志教授阐释协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取理论与方法；浙江师范大学曹飞龙教授剖析深度学习中Dropout、SAM两类主流算法的研究进展；河北师范大学米据生教授介绍基于几何特征的粒球构造与动态更新方法，探索提升复杂数据建模效率与稳定性的思路；华北电力大学陈德刚教授从算法稳定性视角，探讨模糊粗糙集最优粒度选择的内在机理；哈尔滨工程大学邓廷权教授针对多模态弱多标签学习痛点，分享张量建模与低秩约束解决方案。
此外，来自哈尔滨工程大学、东北林业大学、大连交通大学的青年学者也分别作专题报告，围绕动态多标签学习、模糊粗糙集特征选择、模糊决策表示学习等前沿课题，汇报阶段性研究成果，为青年科研人员交流互鉴创造了机会。
研讨交流过程中，参会师生与专家积极互动，围绕理论难点、技术瓶颈、未来研究方向等方面展开热烈讨论。大家一致认为，不确定性人工智能是当前人工智能领域极具特色的重要分支，数学理论是支撑该方向持续突破的底层基础，学科交叉是催生原创成果的重要路径。
本次研讨会聚焦粒计算、粗糙集、多尺度信息系统、多标签学习、深度学习算法等方向，汇聚国内相关领域研究力量，搭建了高水平学术对话平台，推动不确定性数学理论与人工智能技术的融合创新。同时，进一步密切了渤海大学数学学科与国内高水平高校的学术联系，拓宽了科研合作渠道，对学院凝练交叉学科方向、加强科研团队建设、培育青年学术骨干、提升数学学科科研创新能力和学术影响力具有积极作用。（作者：黄洋 编辑：赵菁）
