数据驱动的复杂系统推理

发布者:数字化纺织服装技术教育部工程研究中心发布时间:2023-11-22浏览次数:29

题目:数据驱动的复杂系统推理

报告人:严钢

点:2号学院楼2202-2203

时间:2023年11月23日14:30


报告人简介

严钢,同济大学长聘特聘教授、上海自主智能无人系统科学中心PI,国家杰青。2005和2010年于中国科学技术大学分别获得理学学士和工学博士学位。主要从事复杂系统与人工智能交叉领域的基础理论和应用研究,成果以第一或通讯作者发表于Nature,Nature Phys.,Nature Comput. Sci.,Phys. Rev. Lett.,Phys. Rev. X,NSR,AAAI,NeurIPS等学术期刊或会议。近五年主持国家级项目5项,与同行合作获得省部级自然科学一等奖2次。


报告摘要

理解复杂系统的网络结构和动力学规律是对其进行预测和调控的重要基础。随着多尺度实验观测手段的快速发展,学界积累了大量观测数据,例如全球性传染病的传播过程,自然群集的运动轨迹,病毒蛋白的扩散行为,脑神经元的活动数据等。如何从这些观测数据中智能化地推理出隐含的网络结构和系统动力学方程是亟需解决的一个关键科学问题。本报告将介绍数据驱动的复杂系统推理基本方法和最新进展,包括在全球传染病系统、生物集群运动和阿尔兹海默症tau蛋白病理扩散等方面的应用,并对未来研究重点进行展望。