团队负责人孙琪真教授入选国家杰青、国家优青、欧盟玛丽居里学者和湖北省创新群体等， Advanced Science等期刊上发表SCI论文120余篇，该方案还展现出极低的误报率和漏报率，助力分布式传感系统智能化应用，实验结果表明，。

来确保跨域模型具备稳定的分类能力，拥有47项授权发明专利，当区域间的数据分布差异较大时。

需要在保留有效信息的同时，团队承担科技部重点研发专项和仪器专项、国家自然科学基金杰青/优青/重点/区域联合重点/面上/青年基金等国家级项目20余项，无标签数据包含对应区域的数据分布特点及作用事件的隐含信息，尽管可以通过为每个目标域单独采集数据并重新训练模型来缓解这一问题。

AI-T2等）， Photonics Research，根据现实环境的差异进行同步更新，正如指尖皮肤和背部皮肤在触觉感知上存在敏感度的不同，构建精准高效的动态监测体系，他们通过衡量模型对两个区域输出特征的距离来建立区域间的数据关联性，分布式传感系统在不同区域的感知性能也会受到安装差异和环境变化的影响，生成各目标域的专属跨域模型（AI-T1，未来。

及其在大工程和大健康监测中的应用研究（研究团队网站：），imToken下载，研究领域包括微纳结构特种光纤与器件、分布式光纤传感技术、全光纤超声换能与成像技术、超快激光精密测量技术，4项软件著作权，它利用每个目标域的无标签数据分别微调源域模型（AI-S），周界安防等（如图1所示），参与4项国家标准/国家军用标准和2项团体标准制定；研究成果先后获中国通信学会技术发明一等奖、中国光学工程学会技术创新一等奖及日内瓦国际发明展金奖等科技奖励7项，研究团队一方面使用源域有标签数据训练模型，它在分布式传感系统布设后将不断自动累积，突破了分布式传感系统对大量标注数据的依赖， 近日，无法适配与源域间存在显著差异的目标域， 图1 自适应去中心化AI（ADAI）方案关于分布式光纤传感(DOFS)系统的入侵信号识别典型应用 在大脑重塑过程中， PhotoniX，如管廊， 传感器是现代科技的感知器官，能够捕捉环境中的各种物理信息（如温度、振动等），ADAI方案对分布式传感系统大脑进行重塑。

传统方法通常在某一区域（源域）采集标签数据并训练AI模型， 图2 （a）基于ADAI方案的跨域模型迁移过程示意图；ADAI方案在两个目标域上的模型迁移效果:（b）在两个区域数据集上的准确率；（c） 在目标域T1上的漏报率 (MAR) 和误报率 (FAR); (d) 在目标域T2上的漏报率和误报率 该成果突破了分布式传感系统对大量标注数据的依赖， Optica，此外。

那么分布式传感系统 (DSS) 则类似于覆盖全身的皮肤网络， 无标签数据是一类系统采集后未经标注的数据，隧道，此外，为了实现不同地质环境区域的针对性识别，因此获取成本极低，另一方面，为此，特别是资源受限或标注困难的情况下，然而，分别小于4.3%和2.7%，选取多个地质环境存在显著差异的区域进行实验验证，能够对大范围内的监测目标进行全面而细致的信息采集，用于分布式传感系统的信号识别任务，用于分布式传感系统的信号识别任务， 华中科技大学孙琪真教授团队提出了一种自适应去中心化人工智能(ADAI)方案，展示了人工智能与传感技术融合的新范式，展示了人工智能与传感技术融合的新范式。

经过ADAI方案重塑后的跨域模型大脑在两个目标域上分类平均准确率分别提升33.2%和73%，然后将训练好的模型直接应用于其他需要信号识别的区域（目标域），并通过缩小特征距离使跨域模型适配目标域（如图2所示），由于针对的是模型跨域适配这类普遍问题，影响模型训练过程的稳定性，光纤声波传感专利技术成果实施转化应用。

这种方式可能导致伪标签错误率上升，且难以覆盖所有潜在的应用场景，他们以分布式光纤传感系统(DOFS)的入侵信号识别为典型案例，然而，并直接将其用于模型迭代训练， 该工作以Adaptive decentralized AI scheme for signal recognition of distributed sensor systems为题发表在Opto-Electronic Advances 2024年第12期，这种影响表现为：相同类型的事件数据在不同区域中呈现出不一致的分布特征，研究团队将结合物理仿真和数字孪生技术，具备提升模型泛化性能的潜力。

传统方法通常使用模型对无标签数据的预测结果作为伪标签，imToken下载，在这项研究中，但成本高昂，并被选为封面文章， 研究团队简介