11月5日，受研究生处、人工智能学院邀请，湖南大学丁正豪教授走进龙湖校区，围绕基础设施安全运维现实需求，结合团队在AI结构感知、逆向三维重建方向的系列研究成果，剖析有限元模型修正、病害智能识别、钢结构数字化重构关键技术路径，解读人工智能赋能土木基础设施检测的前沿方向，为在场师生带来一场兼具工程价值与学术深度的专题报告。人工智能学院副院长王海泉主持讲座。
丁正豪教授指出，结构安全检测技术范式正加速向数据驱动转型，其团队针对传统有限元模型修正存在的多源响应难以统一、高维参数搜索成本高的问题，融合多目标优化帕累托前沿框架与量子启发式算法，实现损伤参数协同搜索与权重自适应分配，消除人工赋权的主观偏差，提升损伤识别精度；同时采用扩散模型联合代理模型的混合方案，借助生成式 AI 预判候选解，大幅压缩有限元计算量，支撑大型工程结构实时运维。在视觉检测方面，团队基于 SegFormer 优化得到面向桥梁裂缝、钢结构锈蚀的病害分割模型，配合 HSV 预处理与自定义上采样模块提升微小病害识别效果，并通过现场采集与数据增强破解高质量数据集不足的瓶颈；面向钢结构形变检测，团队提出基于点云的逆向建模方法，实现实体单元向壳单元转换，兼顾力学精度与计算效率。丁正豪教授寄语青年学子，科研应立足工程痛点，不要盲目追求花哨算法，重视数据集建设与成果可视化，让算法创新服务工程落地。
互动环节，师生围绕研究生科研选题、小目标检测数据集搭建、AI 辅助标注、基础设施长期监测等议题开展交流，既拓宽了研究生学术视野，夯实了复杂系统健康管理的学科建设基础，也为后续跨校科研合作搭建了沟通平台。
（通讯员 闫敬东 审核 张睿萍）
