中大新聞網(wǎng)訊（通訊員李寧）日前，在2025年故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽中，由中山大學先進制造學院馮建設(shè)老師指導，本碩博學生高鵬、齊釩羽、朱奕樟、張建宇、李文斐組成的SAM-IPA-1團隊憑借卓越的技術(shù)實力與創(chuàng)新算法，從全球眾多頂尖高校與企業(yè)團隊中脫穎而出，榮獲全球總冠軍，展現(xiàn)了學校在新工科領(lǐng)域的前沿科研實力與人才培養(yǎng)成效。

PHM2025 Data Challenge獲獎證書

PHM數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽是國際PHM學會年會的重要組成部分，自2008年創(chuàng)辦以來，已成為全球預測性維護與智能制造領(lǐng)域最具影響力的賽事之一。本屆賽事聚焦“小樣本、深層次”數(shù)據(jù)難題，要求參賽者在復雜時空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下，實現(xiàn)對航空發(fā)動機剩余使用壽命的高精度、強泛化預測，技術(shù)難度高、實戰(zhàn)性強，吸引了來自佐治亞理工學院、清華大學、上海交通大學、哈爾濱工業(yè)大學等國內(nèi)外知名高校及企業(yè)團隊的廣泛參與。

面對數(shù)據(jù)繁雜、樣本稀缺、多重任務(wù)等挑戰(zhàn)，學校團隊基于扎實的理論積累與深入的場景研究，創(chuàng)新性地提出了兩階段技術(shù)框架：首先通過多重數(shù)據(jù)抽象算法，將原始多維度動態(tài)數(shù)據(jù)流提煉為標準狀態(tài)指標；進而構(gòu)建基于注意力機制的多任務(wù)協(xié)同學習架構(gòu)，實現(xiàn)對物理退化模式的跨時空普適化學習。該方案在小樣本條件下仍表現(xiàn)出優(yōu)異的預測精度與泛化能力，最終以絕對優(yōu)勢奪冠。

作為團隊代表，2024級本科生李文斐同學在美國西雅圖舉辦的PHM Society年會上，向全球?qū)＜覍W者匯報了獲獎方案，圓滿完成現(xiàn)場答辯與海報展示，展現(xiàn)了我校學子扎實的專業(yè)素養(yǎng)與國際化的學術(shù)風采。

李文斐同學與大會主席Dave Larsen合影

此次奪冠不僅體現(xiàn)了中山大學在工業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能賦能先進制造方面的前沿探索能力，也彰顯了學?！翱蒲序?qū)動、產(chǎn)教融合”人才培養(yǎng)模式的顯著成效。近年來，中山大學緊密對接國家戰(zhàn)略需求，依托大灣區(qū)高端裝備制造產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢，在超精密制造、智能制造、未來制造等領(lǐng)域持續(xù)深化高水平國際合作與前沿技術(shù)研究，不斷推動新工科建設(shè)高質(zhì)量發(fā)展。