智能系統研究所于2019年成立，在原自動化研究所（2017年成立）的基礎上，重新整合研究方向和學術資源組建而成。旨在搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，推進自動化和人工智能研究的緊密結合與快速發展。充分結合我校地學特色，通過多學科交叉創新，以智能自動化方法、技術與裝備研究為核心，重點開展智能地質裝備技術、情感計算、群體集群智能、計算機視覺、智能安全監控、智能制造、智能機器人、工業大數據及智能決策等研究。建設具有行業特色，集學術前沿探索與工程創新相結合的自動化與人工智能研究平臺，培養適應于智能制造發展，兼具自動化和人工智能知識的復合型人才。

研究所依托“控制科學與工程”一級博士學位授權點，擁有一支高水平的學科隊伍。共有教授6人、副教授6人。研究所成員均具有博士學位和海外留學經歷。其中博導6人、IEEE Fellow 1人、“長江學者”特聘教授1人、國家杰出青年基金獲得者1人、湖北省杰青1人。學術梯隊基礎厚實、結構合理，團隊科研凝聚力強。

依托學科建設特色和高水平學術梯隊，研究所擁有堅實的科研積累和良好的發展前景。持續承擔國家“863”項目，國家重點研發計劃課題，國家自然科學基金重點項目、重點國際（地區）合作研究項目等國家級重點項目，以及國家自科基金面上項目及青年項目，科技部攻關項目，省基金及企業聯合攻關項目等。團隊成員獲國家自然科學二等獎1項，國家科技進步二等獎1項，省部級科技獎勵10余項，2人入選湯森路透公布的全球高被引科學家名單。

研究所主要研究方向包括：

智能地質裝備技術：針對地下自然資源開采，地球深部勘探和巖心提取，地表巖體掘進等復雜地質鉆探任務，開展高性能智能地質裝備新技術的研究。結合人工智能、先進控制的基礎理論與方法、先進鉆采裝備設計與智能制造技術，建立鉆進過程智能控制仿真系統和基于半實物仿真的鉆進過程智能控制實驗系統，設計高精度高強度鉆探裝備機械結構，研究鉆探機械智能控制成套系統，開發安全高效的工程應用技術，生產高性能成套智鉆探進裝備。

情感計算與情感機器人技術：面向機器人發展進入“互聯網＋人工智能＋情感”的時代，感知周圍的環境，理解人類的情感、意圖和服務需求，自適應地與用戶進行人機交互，已成為新一代智能機器人的發展趨勢?？紤]人機交互過程中的面部表情、語音、身體姿勢、生理信號、個性化需求等情感相關信息，融合情感計算、人工智能和自動控制的理論，采用數據挖掘與分析、模糊推理、機器學習、深度學習和協調控制等方法實現對人類情感理解與情感機器人自然交互，提高機器人的智能化水平。

工業大數據及智能決策：面向工業4.0和中國制造2025計劃的重大機遇，開展工業大數據分析與智能決策方法研究，采用大數據分析、數據挖掘、關聯關系分析、因果推理、深度學習和可視化技術等先進方法，解決軟測量建模、安全監控、報警管理、故障診斷及決策推薦等實際工業問題，保障工業生產安全，提高工業智能化水平。

智能機器人建模及控制：為適應國家在智能機器人領域的重大需求，開展基于智能材料的軟體機器人的研究，分析智能材料非線性特性，建立可用于實際控制系統設計的軟體機器人半物理半唯象數學模型，設計滑?？刂?、自適應控制、魯棒控制、智能控制和強化學習控制等有效運動控制方法，推動軟體機器人在易碎及不規則物體抓取、醫療康復、復雜狹窄地形勘探等特殊領域的應用；開展機電系統伺服控制的研究，設計具有魯棒性、耐久性、重復性和抗擾性的控制方法，保證伺服系統控制的高精度和高性能，形成一套高精度、強魯棒的智能機器人運動控制設計方案。

演化優化與學習：針對各種復雜優化問題，開展演化優化與學習方法和實際應用研究，圍繞多模態、多目標、多約束、動態、大規模、昂貴等問題特性，建立以數據為驅動的優化學習模型，解決工程實踐系統中存在的復雜優化問題，為決策者提供優化方案，提高系統智能化水平。

人工智能芯片: 以人工智能產業的實際需求為出發點, 利用硅基集成技術，攻克人工智能芯片與智能傳感器的設計、制造和封裝等技術，大幅度提升芯片的運算速度和降低集成系統的功耗，同時突破芯片架構創新，大力推動人工智能加速芯片向具備更高靈活性、適應性的通用智能芯片發展。打造高性能“中國芯”，即實現可編程性、高效的自學習能力、高效率、低成本和低功耗的人工智能芯片，進而推動人工智能芯片在交通、醫療和家居等領域的應用。

智能康復護理：針對傳統康復護理手段已難以滿足日益增長的老齡康復護理需求的問題，開展智能老齡康復護理機器人方向研究，采用多視角幾何、深度學習、強化學習、視覺識別定位、人體姿態估計、全息圖像可視化、李群流形分析等理論與方法，探索先進的智能康復護理方案，實現機器人自適應自學習能力與自然的人機交互能力，提高護理流程的安全性與效率，降低成本，為緩解人口老齡化問題提供有效的技術手段。