香港城市大學傑出科學家膺選為全球頂尖50位華人青年學者之一，以表彰他在研究人工智能方面的傑出學術表現、影響力及潛力。

電機工程學系助理教授李皓亮博士膺選的組別為人工智能交叉領域（AI+X），意指由人工智能驅動的前沿跨學科領域，包括自動駕駛、量子計算、對話系統、城市計算以及生物計算。

李博士的研究範疇包括人工智能安全，及為機器學習研發穩健的識別系統，令其運作及進行的綜合分析在持續變化的環境中均保持良好。

目前的機器學習演算法要應對多變的環境，須從目標領域持續取得數據以作適應。這方式既欠靈活，亦未能符合一些須作實時反應的應用要求，例如自動駕駛汽車須按天氣及陽光變化而作出調整。

為解決上述問題，李博士的研究團隊發明了名為「潛在結構感知序列自動編碼器」（LSSAE）的創新框架。

李博士說：「要研發可綜合分析非固定環境的模型，非常困難，相關研究亦很少。LSSAE是個以概率為基礎的框架，可模擬跨越不同領域的潛在變數，具整合能力，以預測未知目標領域的情況。」

機器學習技術的成功，主要是假設訓練數據與測試數據的分佈來源相近，都是以獨立而相同的方式採樣。然而當把訓練模型應用到不同的現實環境時，因為測試數據的分佈有別於訓練數據，這假設便不成立。這種稱為「分佈偏移」的分佈差異，會令機器學習模型的表現水平大幅下降。

李博士的團隊找出引致數據收集及標籤過程出現偏差的兩個主要因素，分別是共變數轉移及概念轉移，從而提出兩個模組，使訓練數據與測試數據更形一致。

李博士亦專注研究人工智能安全。人臉識別系統因其便利，已成為自動核證身份的常用方法，但亦因此在學術界及業界引起保安疑慮。由於容易使用，偽冒攻擊（亦稱欺騙攻擊）威脅到人臉識別系統的穩定。因此，李博士的團隊正研究新方法以偵測這類偽冒攻擊。

華人青年學者選舉由科技公司百度舉辦，旨在鼓勵從事人工智能領域的學者作出更具影響力的研究，並發掘高潛力的中國青年科技領袖。

根據百度，遴選是根據全球逾186,000份論文，以及近90,000位學者的資料，透過大數據挖掘技術從中選出150位高潛質的青年學者，其中50位屬於跨學科的「人工智能交叉領域」組別。