近日，我校计算机学院、藏语智能全国重点实验室郑钰辉教授、冶忠林教授（共同通信）联合指导博士研究生韩佳新在Nature子刊《Nature Communications》上发表学术论文“hyperbolic adaptive spatial-aware multivariate time series anomaly detection”，我校为该论文第一完成单位。该研究得到国家自然科学基金重点项目、青海省自然科学基金、教育部青年教师科研创新能力支持项目资助。
工业生产场景中部署的多传感器时序数据异常检测技术，虽被视为保障生产运维安全与连续性的核心支撑，但在实际落地应用中正遭遇由多重现实制约因素交织而成的严峻挑战，例如，人工异常标签可信度不足、系统真实拓扑未知、数据嵌入空间畸变、异常因果解释维度混淆等，从而导致异常检测与异常溯源能力受限，难以在动态、复杂且强耦合的真实工业环境中胜任自主运维决策的重任。
针对上述痛点，团队提出了一种双曲自适应空间感知多变量时序异常检测模型，采用端到端统一框架融合了多变量异常识别、异常诊断与异常解释，并配套判别校正机制，在多组公开基准数据集上多变量异常检测任务性能提升显著。同时该模型有效解决了标签误标漏标、系统拓扑未知等长期困扰工业生产领域的实际问题。研究同时观察到跨域中等规模系统存在拓扑同构现象，为后续少样本、零样本跨领域异常检测研究提供重要理论启发。
《Nature Communications》是Nature旗下中科院一区Top期刊，刊发各学科具有重要创新意义的前沿研究工作。此次成果的发表，体现了我校计算机学科在人工智能领域的创新能力，也是计算机学院和藏语智能全国重点实验室研究生人才培养产出的标志性成果。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-75881-1?utm_source=rct_congratemailt&utm_medium=email&utm_campaign=oa_20260827&utm_content=10.1038/s41467-026-75881-1
