面向可持续与包容性社会的人工智能博士项目（参考编号：2026/LUL/IDT）

【项目介绍】

现代社会日益依赖负责任且可解释的人工智能自动化、智能系统和多源数据，以支持复杂社会技术环境中的人机协同决策。本研究主题通过跨学科方法应对重大技术、环境、社会和伦理挑战，涵盖工程学、计算机科学、电信、神经科学、政治经济学、金融、创意媒体和体育等领域。该项目与拉夫堡大学数字技术研究所的专业优势紧密契合，该研究所专注于先进数字基础设施、可信人工智能、智能网络和沉浸式技术，以推动具有深远意义的社会影响。

【研究方向】

为更紧密地契合我们的研究重点，申请者需至少聚焦以下领域之一：

1. 人工智能的变革潜力

人工智能和大数据分析为应对全球最紧迫的挑战提供了变革性机遇，包括可持续基础设施建设、能源效率提升、碳足迹减少、稀缺资源的负责任管理、智能交通系统、弹性通信网络以及先进数字医疗。该主题的核心是创建负责任、透明且以人为本的人工智能，在确保公平性、问责制和包容性的同时造福社会。

1. 决策基础技术

关键底层技术包括负责任的人工智能方法论、机器学习、神经形态计算、优化技术、博弈论和贝叶斯推断。这些方法有助于在不确定性条件下进行决策，并实现稳健的预测。

1. 多元应用中的智能创新

• 工程领域：重点关注人工智能如何推动智能交通、可重构自适应电信网络，以及用于数字孪生和预测性维护的物联网与传感器集成网络的应用。

• 计算机科学领域：欢迎人机交互、触觉系统、沉浸式元宇宙技术、基于大语言模型的自然语言处理，以及用于检测欺诈、网络威胁和虚假信息以增强可用性、安全性和社会正义的机器学习系统等研究。

• 金融与政治经济学领域：关注国家和国际组织对人工智能的监管与治理，以及人工智能对预测模型、算法交易、风险评估工具和纳入行为与市场动态的经济模拟的影响。

• 创意媒体与体育领域：关注人工智能如何通过运动员监测、数字内容创作、个性化观众参与和训练策略优化来支持表现分析。

【项目优势】

本研究的核心是先进人工智能和机器学习技术的开发与分析，包括深度学习、强化学习、联邦学习、对抗学习、生成式人工智能和大语言模型。通过整合工程学、计算机科学和社会科学，本项目为具有影响力的研究提供了灵活的跨学科基础，为博士生在协作性跨学科环境中进行创新、并为促进可持续、包容和公平社会的人工智能解决方案做出贡献提供了独特机遇。

【指导教师】

Xiyu Shi 博士（X.Shi@lboro.ac.uk）

【学费信息】2026-27学年入学

• 英国学费：每年5,238英镑（全日制学位）

• 国际学费：每年29,500英镑（全日制学位）

2026-27学年的学费适用于2026年10月、2027年2月和2027年7月开始的项目。2026/27年度英国学费尚待英国研究与创新署（UKRI）发布建议费率后确定。费率公布后，需经大学正式批准后方可确认。

项目详情

• 目标入学时间：2026年10月

• 可选择全日制或非全日制学习

• 面向英国及国际申请者开放

【申请方式】

欢迎有意向的候选人与我们联系讨论。

第一步：有意申请者应首先联系Xiyu Shi博士（X.Shi@lboro.ac.uk），讨论您的研究兴趣和资助方案。

第二步：强烈建议申请者携带个人简历、成绩单以及资金来源或计划资金来源的确认函，联系潜在导师。

第三步：在非正式讨论后，申请者需在拉夫堡大学官网提交正式申请。