2024-10-11
各学院（部）：
为更好的开展新工科毕设项目，提升项目质量水平，“行业图谱与大模型应用”新工科毕设项目现面向全校教师和毕业班学生进行招募。现将有关事项通知如下。
一、项目背景、目的及意义
传统本科毕设在跨学科知识获取、复杂系统工程实践以及学生创新创业能力提升等方面存在明显的不足。为此，针对天大新工科建设的最新需求，本项目以服务国家战略人才储备及未来智慧社会为目标，从社会实际需求出发，打破学院、学科专业界限，探索跨学科“科-产-教融合”的顶层设计，并基于ChatGPT大模型技术研究和构建新型的领域知识图谱，旨在培养学生综合素质、跨学科创新创业和解决复杂工程问题的能力。
二、项目已具备的条件
1.理论基础：在新工科建设背景下，围绕国家重大战略需求，本项目坚持以学生为中心，强化“科产教融合”，关注学生个性化培养，已构建具有“双轮驱动、积木拼接、持续进阶”等理论特色的项目式课程新范式，旨在培养面向未来的具有“家国情怀、全球视野、创新精神、实践能力”的高端人才。
2.团队基础：智算未来团队以天津大学智慧社会与大数据智能创新实验室为依托，集合智算、医学、经管、法学、化工、生命等十余个学院的高水平教师参与指导，并吸引了多位行业专家、工程师和硕博研究生参与业务/技术答疑工作。
3.项目基础：依托多项国家重点研发计划，以社会实际需求为导向，前期已构建完成“应急管理”、“公共卫生”、“双创朋友圈”和“数字舆论场”等多个主题组成的智慧社会治理领域知识图谱与行业大数据，并获得2022年度天津大学第二届新工科项目式大赛一等奖。
4.质量管理与软硬件基础：已制定了完善的组织结构、质量管理和考核评价制度，实验室有多种支持大数据运算的服务器及算力资源，培训机制成熟。
三、项目期限与目标
项目期限：2023年11月-2024年6月。
项目目标：本项目旨在持续打造产学深度融合、多学科交叉融合、教-研-学一体的人才培养测试场，培养具有团队合作能力的跨学科创新创业精英人才，形成新工科智能人才培养的新模式。具体目标体现在以下几个方面：
1.能力培养：鼓励学生运用创造思维、批判思维、系统思维等，在工程实践中提高分析和解决复杂问题的能力，培养工程设计/开发/建造能力；在设计解决方案并开发建造完整系统过程中，培养文档写作、有效沟通、团队协作及项目管理能力，培养跨界整合的“互联网+”创新创业能力。
2.知识传授：通过教师/专家指导，使学生能够将数学、自然科学、工程基础和不同学科专业领域知识按照项目需求进行有机整合形成融会贯通，构建用于解决复杂的工程实践问题的跨学科知识体系。
3.素质提升：培养学生主动学习、终身学习意识，培养坚忍不拔、攻坚克难品格；培养工程伦理、底线思维；引导学生从项目全生命周期中了解大数据与智慧社会及其风险，并具备国际视野，培养学生的担当和责任感，全面提升科学素养。
四、项目主要方向及任务
本项目的核心特征是“双轮驱动、积木拼接、持续进阶”，主要特色则包括“学生主导、学科交叉、产教融合、科教融合”等，拟从主体、领域、实体、功能和区域等5个维度出发，计划由面向不同行业的知识图谱构建与完善和基于大模型驱动的行业知识图谱构建与应用两个主要研究方向组成。每个方向预设1个教师指导小组，拟由智能学部教师与其他学科老师6-10名共同组成，每个方向拟设置2-4个学生毕设小组，每个小组由不同学科组成的6-8位同学组成，并由1位指导老师及1-2位博士/硕士生作为指导。
本项目的研究方向以及主要任务设置如下：
1.全球海底观测图谱
领域：海洋资源开发、海洋灾害预警、海洋环境监测与保护、海洋测绘等
任务：将包含以上领域的尖端科研进展、核心科技计划、顶尖研究团队、先进仪器装备等数据为核心资源，进一步拓展和优化全球性的、针对不同海洋研究领域的互联网语义搜索引擎与可视化知识图谱。
目标：依托国际流行的Semantic MediaWiki平台，进行定制化迭代开发，旨在构建一个集海洋科研前沿、重大项目、精英团队、公司企业及国际合作动态于一体的综合语义搜索引擎。该引擎需整合上述领域的多维度数据，实现精准的语义检索与直观的图谱可视导航功能，同时，设计兼容算法插件的架构，以便进行初步的大数据分析与趋势预测。在实施过程中，针对各具体领域，设计知识组织架构。此架构的构建需涵盖数据采集与清洗、知识模型构建、信息智能化提取、语义Schema设计、图谱与地图的双重可视化导航等关键环节。每个模块均需具备基础的数据管理、高效的信息检索（包括语义层面）、以及用户友好的浏览体验，并在此基础上进一步升级与扩展。
2.全球遥感应用图谱
领域：环境监测、灾害检测、城市规划、资源勘探等
任务：针对环境监测、灾害检测、城市规划、资源勘探等领域，采集重点企业、研发机构、科技人才、关键技术、核心产品、知识产权等多维度信息，采用自顶向下的知识图谱构建思想，结合大模型技术，设计并实现基于大模型的全球遥感应用知识图谱，可视化，并具备自动化或半自动化的业务数据更新能力，打造出适应国内外不同领域的智能语义搜索引擎。同时，需紧密围绕用户部门的具体需求，利用大模型技术的强大能力，进行定制化的功能开发与集成应用。
目标：依托当前国际流行的ChatGPT大模型技术框架，通过嵌入式应用或二次开发，实现图谱语义搜索引擎中自动化或半自动化的业务数据更新，进而建立环境监测、灾害检测、城市规划、资源勘探等领域的智慧问答系统，并提供个性化智能推荐、自动生成全球遥感产业分析报告等功能。
3.全球生物安全图谱
领域：新发突发传染病疫情
任务：以新突发传染病疫情相关技术、案例、专家、项目、论文、专利、政策、应对措施等信息为数据获取基础，构建涵盖人-事-地-物的新突发疫情多模态知识图谱，打造覆盖全球范围的疫情语义搜索引擎。
目标：基于国际流行的Semantic MediaWiki架构，采集全球范围内的新突发疫情数据，从疫情本体、疫情传播状况、疫情相关研究等方面实现疫情的语义检索和图谱可视导航、并嵌入相关算法模块实现对疫情发展趋势的分析和预测，提供一定的智能决策功能。
4.海洋巨灾风险图谱
领域：海洋巨灾、应急救援、智慧城市、国际合作等
任务：从公共开放的互联网中，抽取包括受灾程度、救灾能力、重建需求等灾害信息，将海洋巨灾、应急救援、智慧城市、国际合作等领域的相关技术、案例、项目、专家、法律法规、标准规范、应急预案等文本信息转化为语义浏览，并结合当前流行的大模型构建技术，构建基于大模型驱动的领域知识图谱，实现图谱可视化导航以及图谱的自动化/半自动化业务更新，打造国内外不同领域的智能语义搜索引擎，并根据用户部门的实际需求，借助大模型技术开展相应功能开发与应用。
目标：基于当前国际流行的ChatGPT大模型技术框架，进行嵌入式应用或是二次开发，实现图谱语义搜索引擎全要素及关联关系的自动化/半自动化更新，进而实现自然灾害、应急救援、智慧城市、国际合作等领域的智慧问答、智能推荐、风险研判、应急预案的智能生成等功能。
五、招募要求：
拟设置覆盖工、管、法、医的指导教师10-20名；拟招募选题学生20-50人；拟招募选题学生的学院（专业）包括：智算学部、海洋学院、自动化学院、数学学院、经管学部、精仪学院、微电子学院、化工学院、机械学院、环境学院、医学部、材料学院
六、报名及联系方式：
相关课题细节以及其他未尽事宜请咨询项目组联系人：
李雪威(lixuewei@tju.edu.cn)
杨斯博(yangsibo@tju.edu.cn)
欢迎各位同学踊跃报名，期待你的加入！
行业图谱与大模型应用
新工科毕设工作组
2024年10月11日