近日，电子信息与人工智能学院讲师刘统飞博士作为第一作者，雷涛教授为通讯作者完成的论文《DGKAN: Dual-branch Graph Kolmogorov-Arnold Network for Unsupervised Multimodal Change Detection》被人工智能领域国际顶级学术会议AAAI 2026（The 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence）Poster录用。这是学校在CCF A类推荐会议AAAI上首次以第一单位身份获得录用，实现了我校在国际人工智能顶级学术舞台上的重要突破。
该论文由陕西科技大学和西安理工大学联合完成，提出了一种基于双分支图Kolmogorov-Arnold自编码网络的无监督多模态变化检测方法。论文针对跨模态遥感影像分析中因传感器成像差异导致的数据域偏移与特征非线性建模问题，创新性地设计了Graph-KAN基础网络挖掘跨模态遥感影像间空间结构关系和跨模态非线性映射关系，并构建了基于双分支GKAN的无监督跨模态空谱结构共性学习框架，为无监督跨模态变化检测提供了新方案。
刘统飞博士长期从事人工智能与多源遥感影像智能解译方向的研究，近年来围绕“多模态遥感变化检测”持续开展系统性与创新性研究，成果发表于IEEE TIP、ISPRS P&RS、IEEE TGRS等国际权威期刊。本次AAAI论文的入选，是其在多模态遥感变化检测的重要阶段性成果，体现了我校电子信息与人工智能学院在遥感与人工智能前沿交叉领域上的持续探索与重要进展。
据了解，AAAI 2026的Main Technical Track共收到有效投稿23,680篇，其中4,167篇被录用，总体录用率约为17.6%。该成果的取得，标志着我校电子信息与人工智能学院在人工智能与遥感智能解译等前沿算法和应用领域迈出了重要的一步，为学校在人工智能领域的发展注入了新的活力。
（核稿：雷涛 编辑：刘倩）
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