史忠植研究员领导的智能科学实验室主要从事智能科学的基础性和应用基础性研究，包括智能主体、 机器学习、 神经计算、认知科学等, 以及与人工智能有关的应用技术与系统的研究, 主要有知识工程、智能决策系统、 多媒体信息检索等, 探索智能科学、智能信息处理发展的新概念、新理论、新方法。这些研究方向既体现了国际同类研究的前沿, 反映智能科学发展的方向, 又能结合我国信息科学技术的进步和国民经济发展的需要, 具有十分重要的理论价值和应用前景。

1. 脑机协同的认知计算模型

本项目是国家重点基础研究发展计划973课题“脑机融合感知和认知的计算理论与方法”。生物智能（脑）与机器智能（机）的融合乃至一体化，将脑的感知和认知能力与机器的计算能力完美结合，有望产生令现有生物智能系统和机器智能系统均望尘莫及的更强智能形态, 这种形态我们称为脑机融合（brain-computer integration）。本课题主要开展脑机融合的环境感知、脑机融合的自动推理、脑机融合的协同决策。在脑机融合系统中，提供两种类型的动机，即基于需求的动机和基于好奇心的动机。脑机融合的协同决策是基于联合意图的理论。

2. 基于感知学习和语言认知的智能计算模型研究

本项目是国家自然科学基金重点项目，将借鉴脑科学和神经科学的最新研究成果，开展跨学科的共同研究，从感知学习和语言认知机理入手，探讨智能计算的新理论和新方法；针对特定的使用环境，提出融合视觉、听觉智能信息处理的人机交互新方法。除理论成果之外，还研制体现新方法的演示系统。

3. 非结构化信息的内容理解与语义表征

本项目是国家重点基础研究发展计划973课题。本课题研究的主要任务是为图像与视频非结构化信息的内容理解与语义表征提供创新的理论与方法。主要研究图像与视频信息的语义提取、推理、特征整合方法，并实际应用于多媒体智能检索与视觉监控。

图像与视频是最主要的一类非结构化信息，它包含了丰富的语义信息。图像的智能信息处理，包括分析图像中的关键内容，特别是解决从图像中对目标（人物、车辆）的检测、识别和理解，是非结构化信息处理中极具挑战的研究课题，对于国家安全和经济发展有着极其广泛而重要的作用。

4. 语义网格资源描述模型、形式化理论和支撑技术

本项目是国家重点基础研究发展计划973课题。本课题主要研究语义网的逻辑基础、本体匹配方法、主体网格及分布式数据挖掘和面向网格的复杂网络建模等。

5. 软件自治愈与自恢复技术

本项目是国家高技术863项目。网构软件是一种在互联网开放、动态和多变环境下的软件系统，保证系统的可靠性、可信性以及系统的可维护性和有效性，是一个非常重要的问题，必须研究网构软件的可信计算问题。本课题将充分运用人工智能的最新成果，特别是主体技术、自治计算、机器学习的方法，建立网构软件的可信建模理论，研究软件自治愈技术和自恢复技术，开发具有自治管理功能的自治管理器原型系统。本项研究成果将能提高网构软件的可信计算水平，也可以广泛用于通用的软件系统或设备，在国防、能源、金融、生物制药、工程仿真、农业经济、航天航空、情报等领域，提高现代信息服务业的可靠性和可用性。

6. 语义Web服务的逻辑基础

本项目是国家自然科学基金面上项目。本项目将研究语义Web服务的逻辑基础，结合描述逻辑、动态逻辑、以及动作理论中的相关成分，构建扩展的动态描述逻辑。在动态描述逻辑的基础上，进一步引入时序逻辑以及逻辑程序设计等成分，为语义Web服务的描述、推理、发现、组合等功能提供充分的逻辑支撑。与此同时，本项目将开发基于该动态描述逻辑及其扩展形式的推理机，通过推理机实现相关的各种推理能力。进一步将推理机与本体知识管理等结合，实现语义Web服务演示系统。

7. 网络智能化及与语义Web相关的基础理论与关键技术研究

本项目是国家自然科学基金重点项目。开展以语义Web为基础的理论与关键技术研究,在Internet上提供智能型的服务与应用。研究内容包括网络智能化及与语义Web相关的基础理论与关键技术、网络服务的基础理论、网络信息集成方法与技术、网络重大应用（如电子政务、电子商务等）的基础理论与关键技术。