近日，電子信息與人工智能學(xué)院講師劉統(tǒng)飛博士作為第一作者，雷濤教授為通訊作者完成的論文《DGKAN: Dual-branch Graph Kolmogorov-Arnold Network for Unsupervised Multimodal Change Detection》被人工智能領(lǐng)域國際頂級學(xué)術(shù)會(huì)議AAAI 2026（The 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence）Poster錄用。這是學(xué)校在CCF A類推薦會(huì)議AAAI上首次以第一單位身份獲得錄用，實(shí)現(xiàn)了我校在國際人工智能頂級學(xué)術(shù)舞臺(tái)上的重要突破。

該論文由陜西科技大學(xué)和西安理工大學(xué)聯(lián)合完成，提出了一種基于雙分支圖Kolmogorov-Arnold自編碼網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督多模態(tài)變化檢測方法。論文針對跨模態(tài)遙感影像分析中因傳感器成像差異導(dǎo)致的數(shù)據(jù)域偏移與特征非線性建模問題，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了Graph-KAN基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)挖掘跨模態(tài)遙感影像間空間結(jié)構(gòu)關(guān)系和跨模態(tài)非線性映射關(guān)系，并構(gòu)建了基于雙分支GKAN的無監(jiān)督跨模態(tài)空譜結(jié)構(gòu)共性學(xué)習(xí)框架，為無監(jiān)督跨模態(tài)變化檢測提供了新方案。

劉統(tǒng)飛博士長期從事人工智能與多源遙感影像智能解譯方向的研究，近年來圍繞“多模態(tài)遙感變化檢測”持續(xù)開展系統(tǒng)性與創(chuàng)新性研究，成果發(fā)表于IEEE TIP、ISPRS P&RS、IEEE TGRS等國際權(quán)威期刊。本次AAAI論文的入選，是其在多模態(tài)遙感變化檢測的重要階段性成果，體現(xiàn)了我校電子信息與人工智能學(xué)院在遙感與人工智能前沿交叉領(lǐng)域上的持續(xù)探索與重要進(jìn)展。

據(jù)了解，AAAI 2026的Main Technical Track共收到有效投稿23,680篇，其中4,167篇被錄用，總體錄用率約為17.6%。該成果的取得，標(biāo)志著我校電子信息與人工智能學(xué)院在人工智能與遙感智能解譯等前沿算法和應(yīng)用領(lǐng)域邁出了重要的一步，為學(xué)校在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展注入了新的活力。

（核稿：雷濤 編輯：劉倩）