报告题目:从数据中自动发现物理规律
报告摘要:现代科学的发展主要依赖于简洁而优美的数学方程,得益于符号方程可解释、可通用的特征,即便是复杂系统,其运行机制也可以被完美诠释。从数据中自动挖掘、提取控制方程作为一类典型的符号回归问题,是自然科学发展和工程应用中数据助力科学探索的前沿挑战。报告将介绍符号学习与推理基本概念和方法,讨论如何从数据中自动提取数理方程,进一步探索用于描述未知系统状态的数学方程或定律。
报告人简介:孙浩,1988年生,中国人民大学高瓴澳门人威尼斯官方长聘副教授,博士生导师,国家高层次青年人才,麻省理工学院兼职研究员,美国东北大学兼职教授。2014年在美国哥伦比亚大学取得工程力学博士学位,随后在麻省理工学院从事博士后研究,曾任美国匹兹堡大学、美国东北大学终身序列助理教授、博导。主要从事科学智能、人工智能数理基础与交叉前沿研究,包含可诠释性深度学习、物理启发深度学习、符号强化学习与推理、数据驱动复杂动力系统建模与识别、基础设施健康监测与智能化管理等方向。在国际一流SCI期刊(如Nature Communications)和计算机顶会(如ICLR、NeurIPS)共发表论文60余篇;主持国家高层次人才计划、国家自然科学基金委(重大研究计划、面上项目)、美国科学基金委(ECI、SCC、DRRG)等纵/横向研究项目十余项(共计3000余万元);研究成果受到了几十家国际知名媒体的广泛报导(如《福克斯新闻》、《科学日报》、《麻省理工科技评论》等)。2018年入选福布斯北美“30位30岁以下精英榜(科学类)”,2019年当选“美国十大华人杰出青年”。
报告时间:2023年3月8日 (星期三)上午9:00
报告地点:正新楼(原水务集团大楼)三楼澳门人威尼斯官方报告厅
主办单位:澳门人威尼斯官方