近日，我校教师牟天蔚与中国科学院沈阳自动化研究所研究员苑明哲合作，在Nature旗下期刊《Communications AI & Computing》上共同发表题为“LeakAgent: A Multi-Agent System for Leak Detection using Multi-modal Large Language Model Coordination in Water Distribution Network（一种基于多模态大语言模型协调的供水管网漏损检测多智能体系统）”的研究论文。该刊作为Nature Portfolio旗下重要期刊，致力于报道人工智能及其工程与交叉学科计算应用的前沿突破。

成果介绍：该研究面向城市供水管网漏损智能检测与精细化运维这一重大工程问题，提出了一种用于供水管网漏损检测的多智能体框架LeakAgent。通过跨智能体共享压力敏感度与图特征匹配模型的协同设计，成功攻克了传统方法在全流程任务割裂严重和全局/区域检测分离两大难题，实现了检测精度与端到端协同效率的双重优化。实验结果表明，该框架在多个公开数据集上表现优异，不仅显著提升了检测精度，还大幅优化了计算效率。这一创新性解决方案为城市水务数字化管理与安全提供了技术支撑，并在实际管网工程应用中展现出巨大的潜力与广阔的前景。

图1 文章研究路线图

图2 文章关键实验结果图

论文第一作者为牟天蔚，第二作者为其所指导的研究生段飞宇，沈阳建筑大学市政与环境工程学院为第一完成单位，通信作者为苑明哲。本次成果的发表，正是学院主动对接国家人工智能发展战略、落实学校党委“一二三四五”工作思路、推动人工智能在市政工程领域深度交叉融合的重要体现，进一步彰显了学院在城市地下基础设施数字化与“AI+水务”交叉领域的国际学术影响力与科研创新水平。

撰稿人：牟天蔚