课题简介
在数据洪流与计算瓶颈日益凸显的科研时代，如何摆脱“靠黑盒吃数据”的研究困局？如何在论文、升学、毕业的重压下，找到一个低门槛但高质量的研究突破口？PIML正以其独特的范式突破，为众多科研新人提供了一条可靠的通往高质量科研成果的捷径。 这一范式强调将物理结构与领域知识（如公式、拓扑、假设、经验）以及领域知识的归因过程直接嵌入深度学习模型之中，用更小的数据量、更强的泛化能力与更可信的结果，对复杂系统进行建模、预测与推理。PIML目前普遍用于迅速成为解决小样本、高噪声、强约束问题的重要手段，广泛应用于设备健康管理（PHM）、结构健康监测（SHM）、工业制造过程的监测与缺陷检测、以及高维科学计算与反问题求解等关键工程与科研领域。
本课题主要关注和研究这一范式本身，并且大力推动PIML在上述领域的应用。在这些场景中，PIML&PINN系统往往具有复杂的多物理耦合机制、非线性演化规律与高维输入输出特征，且数据受限于成本、时间或工况不可重复等因素，导致传统的数据驱动和PIML方法难以稳定泛化，甚至容易陷入“过拟合于伪规律”的陷阱。
此外，现有国内外大部分的PIML方法和框架都存在informed-knowledge和被informed机器学习模型之间不匹配的问题，因为常常只用于特定案例的作用。
我们将通过框架设计、训练理论发展、以及场景特异化的知识匹配来解决PIML中存在的通用性问题。
导师介绍
【学校/研究方向】
法国某高校博士毕业，AI与PHM（故障预测与健康管理）方向，本硕毕业于国内某985高校，航空与结构动力学方向。
目前为法国某大学助理研究员及讲席教授预备，主要从事可解释神经网络、强化学习、时序数据处理、物理信息与自监督融合、动力学建模和设备健康建模与维护优化的研究。拥有旋转机械（轴承、转子）、复合材料、电池、加工刀具、机械臂等多个真实场景的数据和建模经验。
【工作/项目经历】
目前在法国国家ANR项目X-IMS 框架下开展于面向可部署维护决策的神经网络解释性研究。曾任清华长三角研究院诊断系统研发工程师，主导结构-传感一体化平台搭建与算法开发。拥有授权发明专利4项。
【科研论文/审稿人/刊物任职/学术成就】
发表SCI/EI会议论文13篇，其中SCI一区6篇，核心一作兼通讯10篇。担任IJPHM、RESS、JSV、Journal of Manufacturing Systems、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Mechatronics、EAAI 等期刊审稿人，IFAC、SAGIP、MIMAR、PHM 欧洲会议等程序委员会成员。
在PHME及IFAC世界大会等国际会议上获得多次最佳论文奖，获得法国-美文化交流基金（FACE）项目资助赴美合作研究项目。获中国教育部“国家优秀自费留学生奖学金”奖项。
【指导经验】
指导多位博士与硕士，包括中法美高校学生，方向涵盖深度学习、PINN、电池剩余寿命预测、
结构健康指标构建、语言模型引导的多场景健康趋势判别等。
【指导特点】
（1）擅长从无到有帮助构建任务、评估方法并从中提炼论文，强调具备系统性建模能力与科研规范
（2）可提供代码原型、实验平台设计建议与论文写作修改指导
（3）具备从科研选题、实验设计、数据处理、训练策略开发、结果深度分析、模型部署到系列论文规划的全流程能力，可提供科研工作流建设建议
（4）擅长发掘学生特质以匹配创新点，特别是跨学科背景的同学
可选创新点
（1）物理嵌入迁移学习：跨平台泛化时保持物理解释能力
（2）物理驱动自监督学习：构造物理残差引导隐藏表征提取
（3）小样本物理正则化学习：将方程残差当soft loss提升学习稳定性
（4）可逆建模与参数识别：推理“因→果→再推理”，提升透明度
（5）多物理场协同建模：用多个物理Loss共享变量建联合模型
（6）健康指标中的物理监督：强化HI 单调性，提升RUL推理解释性
（7）数据-物理双分支架构：数据驱动/物理驱动并行学习融合
（8）物理引导对比学习：对比编码器间引入物理分布一致性
（9）多任务物理一致学习：保证物理一致性跨任务传递
（10）液态 PIML：用液态结构+物理
Loss 压缩模型
课程亮点
1.帮你从“任务完成者”转型为“问题提出者”
（1）不再凭感觉瞎选题，课程会从你的背景/兴趣/数据资源出发，帮你筛选具备发表潜力的切入点；
（2）本课程强调从真实任务中提炼科研问题，不空谈高深的理论，每个模型背后都紧扣实际挑战：数据少、标签缺、泛化差、解释性差；
（3）不堆术语，不硬啃公式，一切从你最熟悉的工程/项目语言开始讲解；
（4）教你怎么“翻译”科研语言、图表套路和模型逻辑，你听得懂，也写得出来；
（5）你会逐步掌握“问题→假设→结构→对比→结论”的科研链条思维方式，这不仅能用于一篇论文，而是你日后科研的基本能力。
2.配套资料+体系梳理+全流程指导，实现从0到1的可发表作品
每位同学认真跟课+用心学习，可获得
（1）一个自己构建的PIML或者advanced DL的用例；
（2）一种将经验转化为创新点的表达方式(对标SCI表述逻辑)；
（3）一个成体系的“阅读-总结-撰写”工作流(可迁移到任何方向)；
（4）一篇带结构和配图的英文论文的素材(打磨后可用于SCI或会议投稿)；
（5）一个可选择额外打包成开源仓库/毕业项目/奖学金申请材料的成果示例