研究领域
PIML与PINN 有限元
导师介绍
【资历/研究方向】工作经历/实习经历：地学博士，获欧盟奖学金资助赴欧洲科研机构深造，具备人工智能与地学交叉领域研究经历，拥有国际化科研视野。聚焦人工智能、量子智能算法在工程与地学领域的应用落地，目前主要研究物理信息神经网络（PINN），致力于解决复杂系统建模、多场耦合等实际问题。
【科研成就】第一作者发表SCI论文5篇、地学国际顶会论文6篇；持有2项发明专利、4项软件著作权，研究成果应用于相关技术领域。
招生方向
1、物理信息神经网络（PINN）：主攻多物理场耦合建模（流固耦合、热传导逆问题）、科学计算AI化（替代传统有限元法），应用于地质灾害模拟、工业设备仿真等场景。
2、人工智能算法：回归分析：深耕LSTM/Transformer等模型在时空序列预测中的应用，聚焦能源负荷预测、环境参数连续估计（如水质指标建模）。
3、人工智能算法：分类预测：基于CNN/GNN等算法优化，开展工程故障诊断（设备异常分类）、遥感图像地物智能解译等研究。