用于多模态讽刺检测的双动态多粒度融合方法

《Neurocomputing》：Dual dynamic multi-granularity fusion method for multimodal sarcasm detection

本文针对柔性制造系统中两机调度NP难问题，提出融合自主人工智能（AAI）与量子退火求解器的优化方法，构建新型QUBO模型，并利用d-Wave量子平台验证其有效性，结果与传统求解器如Gurobi及元启发式算法（如Tabu搜索、模拟退火）表现相当。

　　在现代制造业中，柔性制造系统（FMS）正逐渐成为一种重要的趋势，其核心目标在于降低生产成本的同时，提高系统在不确定环境中的适应性和扩展能力。随着制造需求的不断变化和优先级的调整，FMS的灵活性显得尤为重要。这类系统通常与机器人技术紧密相关，而机器人是否融入人工智能（AI）则成为影响其性能的关键因素。尽管传统的机器人系统可以执行物理操作，但它们往往依赖于预设的程序和重复的循环模式，缺乏自主决策的能力。因此，为了进一步提升生产效率和适应性，研究者们开始探索如何将AI技术应用于FMS的调度优化中。

在这一背景下，自主人工智能（AAI）被提出作为实现AI监督与控制的关键方式。AAI不仅仅是一个执行优化计算的工具，更是一个具备推理和决策能力的智能代理。其核心功能在于理解生产目标和约束条件，将这些信息分解为具体的任务步骤，并据此选择合适的求解方法，以达到最优的调度效果。这一过程涉及多个方面，包括任务的分解、求解器的选择、以及调度方案的生成。其中，求解器的选择尤为关键，因为不同的求解器在处理复杂问题时表现各异，且各自具备不同的技术优势和适用场景。

当前，求解器主要分为两类：一类是基于量子退火的求解器（AQS），另一类是基于门控量子计算的求解器（GBP）。前者通常运行在量子退火计算机（AQC）上，后者则运行在通用的门控量子计算机（GBQC）上。虽然量子求解器在解决某些复杂问题上展现出了独特的优势，例如处理几十个整数变量的问题，但它们在与传统求解器的兼容性方面仍存在局限。传统求解器如Gurobi和CPLEX，因其成熟的算法和高效的计算能力，能够处理更大规模的问题，尤其适用于中等规模和大规模的数据集。

因此，研究者们开始探索如何将量子求解器与传统求解器的优势结合起来，以形成一种更为全面和高效的解决方案。这一思路促使了混合量子-经典计算（Hybrid Quantum-Classical Computation）的发展。通过将量子计算的潜力与经典计算的稳定性相结合，研究者们希望能够克服量子求解器在当前阶段的局限性，同时利用其在特定问题上的计算优势。这种混合方法不仅提高了求解效率，还增强了系统在面对复杂问题时的适应性和鲁棒性。

在这一研究中，重点探讨了如何将自主人工智能与量子计算相结合，以解决FMS中的调度问题。研究者们提出了一种新的数学建模方法，即针对量子退火计算机（AQC）的二次无约束模型（QUBO），并结合自主人工智能的“求解器知识”来实现调度任务的优化。这种模型的构建基于将约束条件“内置”到目标函数中的理念，使得问题能够在量子计算框架下被有效解决。此外，研究还探讨了如何利用自主人工智能的决策能力，从多个求解器中选择最适合当前问题的方案，从而提高整体调度效率。

实验部分展示了该方法在实际应用中的可行性。通过在不同的求解器上运行计算，研究者们比较了混合方法与传统求解器（如Gurobi）在解决调度问题时的表现。结果显示，混合方法在处理小规模和中等规模数据时能够达到与Gurobi相同的优化效果，而在处理大规模数据时，其表现与当前最先进的元启发式算法（如禁忌搜索和模拟退火）相当。这些结果表明，将自主人工智能与量子计算相结合，不仅能够提升调度任务的解决效率，还能够拓展其在复杂生产环境中的应用范围。

在这一研究中，还特别强调了自主人工智能在调度任务中的重要性。通过将大型语言模型（LLM）与调度求解器结合，自主人工智能能够在调度过程中进行更深层次的推理和决策。这种结合不仅使得调度系统能够更好地理解生产目标和约束条件，还能够根据不同的任务需求，动态调整求解策略，从而实现更高效的调度方案。此外，研究者们还提出了一个完整的调度流程，包括任务的分解、求解器的选择、以及调度方案的生成和优化，这些步骤构成了一个闭环控制机制，使得调度系统能够在不断变化的环境中保持稳定和高效。

综上所述，这项研究不仅推动了量子计算在制造业中的应用，还为自主人工智能在调度优化中的实现提供了新的思路和方法。通过将LLM与量子计算相结合，研究者们希望能够在未来的制造业中构建一个更加智能化和自动化的调度系统。这种系统不仅能够降低生产成本，提高生产效率，还能够增强系统在面对不确定性和复杂性时的适应能力。随着量子计算技术的不断发展，以及自主人工智能能力的不断提升，未来的FMS调度系统有望实现更高的智能化水平，从而更好地满足制造业的需求。