3月25日，北师港浸大理工科技学院明理大讲坛第三讲开讲！应北师港浸大副校长（研究和拓展）、广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室主任、理工科技学院统计与数据科学系讲座教授潘建新邀请，美国国家工程院院士、香港中文大学（深圳）吴建福教授作为此次开讲嘉宾到访我校，为师生带来题为“从现实问题到深奥研究:案例和个人经验”的专题报告。

潘建新教授主持讲座

吴建福教授自 2024 年任香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授。2003-2024年他是美国佐治亚理工学院工业与系统工程学院的工业统计教授和可口可乐讲席教授。他于2004年当选美国国家工程院院士，2000年当选中国台湾“中央研究院”院士，同时也是美国质量协会、数理统计研究会、INFORMS、以及美国统计学会的会士。吴教授曾斩获多项国际顶级学术荣誉，包括1987年COPSS会长奖、2011年COPSS Fisher讲席奖、2012年Deming讲席奖等。在1985 年中科院的访问演讲（以及 1997年 密西根大学的演讲中），吴教授首次提出“数据科学”这个名词，是该领域重要先驱学者。

吴建福教授讲座中

本次讲座，吴教授结合三项典型跨学科研究案例，生动阐释了实际工程问题如何驱动统计学方法创新。在铸造工艺仿真问题中，吴教授团队针对网格密度仿真融合难题，提出了一类能够整合不同精度计算机输出的非平稳高斯过程模型，与传统代理模型相比更适配单一调参决定精度的应用场景；在纳米材料合成领域，面向产率优化与规避无产出区域问题，吴教授团队提出了序贯最小能量设计方法，并将初始的优化问题转化为分布拟合问题，进而成功应用于复杂后验分布采样，显著降低了仿真实验的计算成本；在燃烧喷射器设计研究中，吴教授团队采用树状高斯过程模型对射流 旋流二分物理特性进行刻画，该方法能够精准划分流态边界并实现分区域建模，从而为大涡模拟实验提供了一个高效代理模型。

讲座中，吴教授结合自身经历和多年学术工作经验，为青年学者总结出“理解——模仿——沉淀——突破——创新”的五步学术创新路径。他指出创新常源于研究中的挫折与反思，寄语广大青年学者不必过度执着于顶刊发表，应专注于研究兴趣与研究质量、轻功利与成果数量。吴教授指出好的研究应兼顾理论深度与应用价值，从学术成果中体现治学品格。

吴建福教授讲座中

讲座后，现场师生与吴教授进行了亲切交流，吴教授就AI时代的统计学研究方法和统计学未来的发展阐述了自己看法，他认为统计学应回归学科本质，在跨学科融合中重塑理论根基与实践价值，并坚信统计学将会对时代发展做出突破性的贡献与力量。

现场师生提问

方开泰教授（左一）和杨坚教授（右一）为吴教授颁发纪念品

现场教师与吴教授合影留念

理工科技学院明理大讲坛将持续邀请具有世界影响力的专家学者到访，为学生学习提供多元思想启迪，传递世界前沿学科发展动态。通过专家实力分享与前沿学术理念传播，助力学院国际化平台建设，拓宽师生国际化视野，提升学科学术水平。学院将秉承北师港浸大国际化育人理念，积极推进人工智能与教学科研深度融合，紧跟时代发展前沿，持续推动各学科建设与国际化进程。

来源 | 统计与数据科学系