DNV集团研发与全球九所大学合作。这包括赞助教授和博士生，我们的员工讲课和学生的监督。其中一个合作伙伴是上海复旦大学数据科学学院。
大学的关系
在DNV，我们根据新的行业经验和科学进步不断发展我们的服务。重要的知识是在学术界、工业界和DNV之间的界面上创造和应用的。
合作研究，测试人工智能的边界
去年，DNV研发公司的人工智能研究中心(AIRC)与上海复旦大学签署了一项研究合作协议，为中国更广泛的工业研究和学术网络提供了连接。在与复旦大学合作的一年前，DNV成立了AIRC，由Michael Chen领导，与中国公认的领先人工智能研究社区的合作伙伴合作。
人工智能被认为是一种通用技术，将对DNV未来运营的各个方面，以及公司的客户和整个社会产生影响。DNV旨在开发基于人工智能技术的新解决方案，例如计算机视觉(计算机可以执行需要高水平视觉识别的任务)和智能工业解决方案，同时为与人工智能相关的复杂算法启用的系统提供未来的数字保证技术。
对于DNV来说，使用人工智能以更先进的方式提供服务是相对直接的。但作为认证服务提供商，我们的研究重点是人工智能算法和支持人工智能的系统。很明显，有一天我们想要认证人工智能。因此，我们与中国最负盛名的大学之一复旦大学数据科学学院的付彦伟教授建立了合作关系。
- 集团研发总监
- 挪威船级社
复旦大学数据科学学院成立于五年前的2015年。这是中国第一个这样的大学，被认为是计算机科学研究工作的领导者。计算机视觉和机器学习教授付彦伟强调了其优势，他说:“我们的研究涵盖了广泛的跨学科领域，如人工智能、大数据和分析、数字化、连接和网络安全等。复旦大学还有35个院系，涉及理工科和医学学科。
“与DNV的合作始于2020年6月，将持续至少三年。合作领域是人工智能的保证，特别侧重于使用我们所谓的gan(生成对抗网络)来测试人工智能算法。gan是深度神经网络架构，我们正在开发这些深度神经网络的攻击和防御技术，”付彦伟教授补充道。
与人工智能斗智斗勇
说到研究的核心，萨姆斯博士有一些问题需要回答。如何测试人工智能?我们怎么能确定它像预期的那样起作用?如果不是，我们能得到警告吗?我们能否打开人工智能的“黑匣子”?
萨姆斯博士部分回答了自己的问题，他说:“有趣的是，我们可能会用人工智能来测试人工智能。由于探测人工智能算法的任务可能过于复杂而无法执行，我们考虑使用另一种人工智能算法作为测试工具。我们的合作重点是深度神经网络，以及测试它们的方法，并使它们更强大。”
AIRC总经理Michael Chen解释说，DNV和数据科学学院之间的合作提出了一种有效和通用的方法来防御从已识别的攻击中产生的对抗性样本，并探索对抗性样本的根本原因。
如今，人工智能功能和组件已经越来越多地应用于各行业的资产和产品中。为了为这些产品提供保障，开发一种系统的基于风险的评估方法是当务之急。该方法需要在实际场景中进行应用和验证，例如自动驾驶船上的智能功能。
付彦伟教授也认为这是一个需要解决的重大问题。
人工智能是一个非常全面的话题，如何确保人工智能是一项艰巨的任务。在我们的合作中，我们已经取得了一些进展。例如，我们提出了一种领结模型方法，该方法基于那些使用风险管理模型的人已经在工业应用中使用的概念。
- 复旦大学数据科学学院
领结方法得名于用于识别因果关系的图的形状。它给出了所有可能存在于某种危险周围的事故场景的视觉总结，并通过识别控制措施，显示可以采取哪些措施来控制这些场景。“因此，通过使用人工智能系统，我们可以使这种方法更加先进，”付彦伟教授说。“作为我们与DNV合作的一个例子，我们专注于在自动驾驶船上使用的计算机视觉和物联网设备。深度学习的应用越来越多，也有多种传统传感器可以作为数据源。我们还将增加摄像头，并将其纳入我们的工作范围，以进一步提高人工智能在视觉能力方面的保证。”
玩弄人工智能的眼睛
自主船舶的主要问题之一是如何以安全和环保的方式对其他船舶、固定和浮动物体做出反应。该船将接收来自雷达、AIS和GPS等系统的数据，以及光学和可能的红外图像。
在一个完美的世界里，这似乎已经足够了，但在海上，故障的传感器、恶劣的天气、糟糕的数据质量，甚至是训练人工智能识别船只的图像，都会影响人工智能的决策能力。由于自动驾驶船只和其他船只都将不断移动，可能会导致图像被误解，这将使情况变得更加复杂。
关于人工智能在几个应用程序中的明显漏洞，已经发表了大量论文，在确保人工智能系统的能力之前，这将是需要克服的问题。因此，合作伙伴将专注于使用生成对抗网络来测试用于测试船舶检测和分类的人工智能算法。
“我们的想法是在一组客户提供的图像上训练GAN，然后用它来生成与训练集略有不同的真实新图像。这些新图像将用于检查客户创建的用于船舶检测和分类的深度学习算法的稳健性。最终，这种方法将帮助我们建立一个人工智能算法认证工具箱，补充DNVGL-RP-0510中描述的方法，“数据驱动算法和模型的保证框架”Michael Chen说。LDsports火箭联盟
“我们合作的另一个例子是我们正在进行的基于风险保证的情景建模工作。不同的标准级别会有不同的数量要求。正如我们所知，许多危险情况是由于人为因素造成的。我们的目标之一是提供一个管理知识和场景的标准库。数据驱动的场景图将实现，例如，AIS分析和建模，AIS预测和生成，场景分类和游戏引擎模拟，”傅彦伟教授补充说。
根据付彦伟教授的说法，该项目尚未处于任何发现或结果可以发表的阶段，但他表示这可能很快就会发生，他相信与DNV的合作将产生有益的结果。
我相信我们的跨学科研究工作和专业知识为与DNV的合作提供了良好的基础，DNV是一家公认的全球公司，专注于帮助客户实现安全和可持续的运营。通过我们的合作，我认为我们可以将人工智能保障推向更高的水平，并对行业和社会产生真正的影响，”他总结道。
- 复旦大学数据科学学院