Data-driven Discovery of Physics

 

Speaker:Hao Sun

Time: 10:00-11:30

Date: 2022-09-22

Venue: 1129B

zoom: 537 192 5549    Password: BIMSA

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Abstract:

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。该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。

 

Speaker Intro.:

孙浩,1988年生,中国人民大学高瓴人工智能学院“长聘副教授、博导”,国家高层次人才青年专家,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、IJCAI)等各类重要刊物上共发表论文50余篇;主持和共同主持国家自然科学基金委、美国科学基金委、华为科技公司等基础和应用研究项目共计2500余万元;研究成果受到了几十家国际知名媒体的广泛报导(例如《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”。

 

 

Series: BIMSA-Tsinghua Seminar on Machine Learning and Differential Equations