研究进展：智能博弈与决策实验室-可微分传感器优化框架DSPO | Nature Machine Intelligence

本文介绍了北京智能博弈与决策实验室Xu Liu等人在Nature Machine Intelligence上发表的关于可微分传感器优化框架DSPO的研究。该研究针对稀疏传感器网络中高维物理场重建的挑战，提出了一个双层微分学习框架，将深度学习模型与传感器布局优化相结合。通过动态更新布局和交替优化策略，DSPO显著提高了模型的重建精度和鲁棒性，并在多种场景下验证了其效率和可推广性。实验结果显示，DSPO使传统模型重构误差降低2个数量级，并在仅4个传感器时精度媲美先进模型。该框架为材料场监测、航空航天设计等领域提供了通用解决方案。