學(xué)科交叉和系統(tǒng)化思維是感知科學(xué)與工程系學(xué)生需具備的基本素質(zhì)。

“這個專業(yè)與物理、化學(xué)、材料等基礎(chǔ)學(xué)科，以及電學(xué)、光學(xué)、大數(shù)據(jù)、人工智能等工程學(xué)科密切相關(guān)。”胡春光舉例，智能傳感器麻雀雖小五臟俱全，學(xué)生需要具備儀器傳感知識，了解數(shù)據(jù)處理，知道如何把微電子材料加工成傳感器。同時學(xué)生還要具備化學(xué)知識，這有助于解決傳感過程中把外界物理信號變成電信號的問題。

“這一專業(yè)既是創(chuàng)新前沿，又屬于新工科范疇，因此培養(yǎng)人才既要站在科技前沿，解決‘卡脖子’問題，又要具有產(chǎn)業(yè)化能力。”胡春光說。

為此，天津大學(xué)精儀學(xué)院非常注重對學(xué)生的全過程培養(yǎng)。學(xué)生要從頭到尾參與項(xiàng)目，同時有相應(yīng)的課程和課題支撐。

“從大二開始到大四，我們完整地參與了很多項(xiàng)目以及老師課題。”尹磊介紹，老師手把手地帶領(lǐng)他們完成傳感器的制作、優(yōu)化等，幫助了解行業(yè)的發(fā)展脈絡(luò)，以及如何把產(chǎn)品應(yīng)用到行業(yè)中。

開設(shè)特色課程

“最近火爆的ChatGPT、Sora等生成式人工智能，主要應(yīng)用于文字編輯和視頻制作?！秉S顯表示，“但工程領(lǐng)域需要的是將海量數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，使人們受到新的啟發(fā)，并更好地作出決策?！?

黃顯認(rèn)為，在科學(xué)研究和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域，需要開展大量與前端硬件融合的人工智能技術(shù)研究。因此感知科學(xué)與工程系的相關(guān)課程需要形成特色，不能完全照搬計(jì)算機(jī)學(xué)科的人工智能課程。

基于這一理念，在課程改革中，天津大學(xué)感知科學(xué)與工程系突出硬件傳感器的構(gòu)造在課程中的核心地位，教授學(xué)生如何更好地利用人工智能，服務(wù)于工程實(shí)踐。

在課程設(shè)置上，感知科學(xué)與工程系所有關(guān)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，都緊密地與前端硬件聯(lián)系在一起。所有工程實(shí)踐環(huán)節(jié)都利用了學(xué)校教師的科研成果，即學(xué)生們通過教師研發(fā)的各種儀器設(shè)備、傳感器獲取數(shù)據(jù)，或基于這些具體數(shù)據(jù)建立算法，以新的思維方式，提高工程實(shí)踐能力。

感知科學(xué)與工程系的教師團(tuán)隊(duì)都是具有學(xué)科交叉背景的復(fù)合型人才。以黃顯為例，從本科到研究生階段，他的專業(yè)涵蓋了儀器科學(xué)與技術(shù)、機(jī)械、材料科學(xué)與工程等。

“教師團(tuán)隊(duì)成員均具有多元化背景，能夠充分發(fā)揮交叉科學(xué)研究和通過多學(xué)科融合進(jìn)行特色教學(xué)的優(yōu)勢。另外，我們認(rèn)為人工智能技術(shù)是輔助教學(xué)和科研的重要工具，全系每個教師都需要熟練使用?！秉S顯說。

未來，感知科學(xué)與工程系的主要研究方向包括先進(jìn)傳感器件與系統(tǒng)、復(fù)雜信息檢測和認(rèn)知、無損檢測技術(shù)與儀器、科學(xué)儀器與物質(zhì)檢測等。

“此前，儀器科學(xué)與技術(shù)學(xué)科只有測控技術(shù)與儀器專業(yè)。感知科學(xué)與工程系的成立將為學(xué)科發(fā)展注入新活力?！秉S顯表示，“這給我們提出更高要求，同時也是老師和學(xué)生們未來需要研究探索的方向?！?

（記者 陳 曦）