2024年11月8日，应机械工程学院声学与振动实验室刘祖斌副教授的邀请，法国巴黎萨克雷大学特聘教授，法国国家研究中心（CNRS）研究主任阿里·嘉法理教授来浙江工业大学访问。下午14点30分，迪法里教授在屏峰校区机械楼D526报告厅，为老师和同学们带来主题为“基于模型和物理启发的深度学习神经网络结构：应用于声学成像”的学术报告。

嘉法理教授学术报告现场

在本次报告中，嘉法理教授围绕深度学习神经网络在声学成像技术中的应用开展报告。首先，介绍了应用贝叶斯优化方法的声学成像技术，以及多个实际应用案例。其次，嘉法理教授详细介绍了物理信息神经网络算法原理，并将其运用到声学成像问题中，并以少量实验数据的风扇噪声源定位为案例得到了很好的定位结果。嘉法理教授讲到，深度学习神经网络是近十来年的重点研究方向，它推动了行业变革和创新，越来越多的行业都运用深度学习神经网络来解决问题，但是基于大数据的深度学习可能导致一个非物理的结果，而结合物理模型信息的神经网络才是解决实际问题的最好办法。在报告的最后，嘉法理教授表示对于物理问题的解决方法都有一定的相关性，并展示了最近获诺贝物理学奖研究者与深度学习的紧密联系，对于深度学习在声学成像中的应用的思路同样适用于其他问题的解决。

本次讨论也引发了广大师生的思考，机械工程学院的师生根据自己的专业背景和研究经验结合嘉法理教授的报告内容提出自己的问题与看法，嘉法理教授为师生一一解答。现场学术讨论氛围浓厚。