中国数据库战略研讨系列主题论坛:第一期 人工智能与数据库融合前沿进展

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2020-12-11

中国数据库战略研讨系列主题论坛

第一期 人工智能与数据库融合前沿进展



11月28日,由CCF数据库专委会战略研讨工作组举办的“中国数据库战略研讨系列主题论坛”系列活动第一期“人工智能与数据库融合前沿进展”在线上通过腾讯会议和B站直播方式顺利进行。该活动旨在促进数据库领域的学术交流,按照研究方向介绍当前研究热点和挑战性问题,促进国内数据库领域学术发展,服务数据库领域的师生。

本次活动邀请了东北大学计算机科学与工程学院博士生导师、国家“万人计划”科技创新领军人才杨晓春教授,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院博士生导师王宏志教授,浙江大学计算机科学与技术学院博士生导师伍赛副教授,中国人民大学信息学院博士生导师范举副教授共4位讲者。活动由西北工业大学计算机学院博士生导师陈群教授主持、华东师范大学张伟组织。在线与会人员包括数据库专委会委员,数据库领域的高校教师、学生和业界相关人员,参会人数峰值超过2200人。

CCF数据库专委会副主任、清华大学李国良教授在活动开始时致开幕词。李老师强调,中国数据库战略研讨系列主题论坛旨在促进国内数据库领域研究者之间的交流,提升国内数据库领域的学术氛围和不同区域的协同发展。李老师表示,欢迎各位老师同学以及业界专家为主题论坛提供宝贵建议和意见,帮助提升论坛的质量。


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杨晓春教授围绕DBMS查询优化和跨模态检索两个关键问题,深入浅出地讨论了AI与DB的深度融合。通过回顾近年来相关方向的代表性工作,杨老师系统性总结了两个问题的研究难点和工作目标,细致探讨了各种方法的优劣。以基数估计这一经典问题为着眼点,杨老师详细介绍了机器学习和深度学习方法所取得的进展和相比于传统统计方法的优势,对比了基于实际测试的代表性方法结果,并在最后展望了AI与DB融合的未来研究方向。


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王宏志教授着眼于数据库内机器学习的技术和挑战,首先生动形象地通过太极八卦比喻了数据库技术和机器学习之间你中有我、我中有你的关系。随后王老师提纲挈领地阐明了机器学习融入数据库系统的动机及所涉及的描述语言、过程优化、数据操作、管理引擎这四方面挑战,并针对这些挑战通过一些实例细致刻画了数据库机器学习技术的应用前景和成功案例。最后,王老师就面向DB+ML的统一数据模型等热点话题进行了展望。


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伍赛老师围绕基于机器学习技术的自治数据库研究主题,探讨了如何基于强化学习技术对数据库性能进行主动调优,如何利用机器学习技术设计数据库的存储和索引结构,以及数据库的自然语言接口。报告中伍老师紧密结合工业界数据库技术的发展,介绍了一些关键技术细节和实现技巧,突出了自主数据库技术对于增强数据库自适应能力、提升数据库智能和易用度的重要性,符合下一代数据库的发展。


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范举老师从关系型数据生成这一新维度出发,介绍了关系型数据生成在隐私保护需求日益增强下的时代背景,总结了该问题下的关键性挑战,并清晰地讨论了现有的基于统计和基于深度生成模型的方法体系。针对生成方法多样但缺乏统一比较的问题,范老师分享了其组内在关系数据生成方面的综述性实验工作,详细对比了现有的各种方法,并突出了对抗式生成模型在数据隐私保护和可用性上的优势。

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报告后,陈群教授主持了讨论环节,通过聚焦“AI如何为DB赋能”和“DB如何为AI服务”两个关键问题,四位讲者分享了深刻的观点和看法。此外,讲者们还就线上与会人员的方向和技术问题进行了精彩的解答,获得了线上观众的好评。最后,陈群教授对所有与会人员参与本次活动表达了感谢,并预告了下一期“图和知识图谱”的活动。

本期报告资源:

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