近日，電子信息與人工智能學院講師劉統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》被人工智能領域國際頂級學術會議AAAI 2026（The 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence）Poster錄用。這是學校在CCF A類推薦會議AAAI上首次以第一單位身份獲得錄用，實現了我校在國際人工智能頂級學術舞臺上的重要突破。

該論文由陜西科技大學和西安理工大學聯合完成，提出了一種基于雙分支圖Kolmogorov-Arnold自編碼網絡的無監(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致的數據域偏移與特征非線性建模問題，創(chuàng)新性地設計了Graph-KAN基礎網絡挖掘跨模態(tài)遙感影像間空間結構關系和跨模態(tài)非線性映射關系，并構建了基于雙分支GKAN的無監(jiān)督跨模態(tài)空譜結構共性學習框架，為無監(jiān)督跨模態(tài)變化檢測提供了新方案。

劉統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，體現了我校電子信息與人工智能學院在遙感與人工智能前沿交叉領域上的持續(xù)探索與重要進展。

據了解，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，標志著我校電子信息與人工智能學院在人工智能與遙感智能解譯等前沿算法和應用領域邁出了重要的一步，為學校在人工智能領域的發(fā)展注入了新的活力。

（核稿：雷濤 編輯：劉倩）