报告题目：时间序列基础模型探究

报告时间：2025年11月20日14:30

报告地点：第一会所 B404会议室

报告人：杨洋

报告人国籍：中国

报告人单位：浙江大学

报告人简介：杨洋，浙江大学计算机科学与技术学院教授、博导、人工智能系主任，国家优青项目获得者。聚焦面向大规模图数据、时间序列、大语言模型推理的人工智能领域前沿问题，已发表权威会议期刊论文90余篇。负责主持国家自然科学基金项目、浙江省杰出青年基金项目、国家电网/蚂蚁金服科研基金等30余个国家级、省部级和企业科研项目。获人工智能国际顶级会议AAAI'23杰出论文奖、中国教育部科技进步一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖等荣誉。担任国际权威学术期刊IEEE Transactions on Big Data编委（Associated Editor）、国际顶级会议WWW'21 Sponsor Chair，并持续担任KDD、WWW、AAAI、IJCAI、SIGIR等重要国际学术会议程序委员会委员20余次和TKDE、TOIS、TKDD等Transacations期刊的审稿人，获得WSDM'19杰出评审奖。

报告摘要：时间序列分析是数据科学中的一个关键领域，聚焦数据点随时间变化的模式和趋势。然而，传统的时间序列模型往往针对特定任务设计，缺乏泛化能力。近年来，大型语言模型在自然语言处理中的成功引发了研究者对跨领域泛化模型的兴趣。本报告旨在探讨时间序列基础大模型的构建及其在不同领域的应用潜力。一方面，我们的研究关注计算机科学与大脑神经科学的交叉点。研究采用立体脑电图（SEEG）技术记录大脑信号，通过自监督预训练捕捉信号之间的时空相关性，这种方法不仅揭示了大脑信号的基础特征，而且为理解如癫痫之类的大脑疾病提供了新的视角。另一方面，时间序列基础模型能够泛化到电力应用场景。时间序列基础模型具有从大规模预训练中获得的丰富知识库，能够适应多样化的下游任务，包括但不限于电力系统的预测和异常检测，在电力系统的运行管理和安全防护方面发挥了重要作用。

邀请人：钱铁云