人工智能|29岁当博导( 二 )
而推动学科交叉研究、培养更多的高质量复合型创新人才正是他努力的方向 。 他注重培养学生的创新意识 ， 巧妙地将深度学习等新一代信息技术 ， 应用到生命科学中去 ， 引导学生采用多学科交叉的方法来解决问题和发现新规律 。
他深谙教育之道“授之以鱼 ， 不如授之以渔” ， 对学生的教导不仅限于知识 ， 更多的是提升能力和思想 ， 倡导学以致用 ， 启发学生用获取的知识来解决生活和社会上的各种问题 。
“我和我的同门不仅学习机器学习、深度学习等人工智能算法 ， 在生物分子动力学方面也有所涉猎 ， 使得理论成果可以得到很好的验证 。 ”控制科学与工程专业硕士研究生刘燕慧同学说 。
“曹老师对待问题十分认真 。 他带领我们深入探讨问题 ， 广泛听取意见 ， 常常因为讨论问题和工作忘记了吃饭时间 ， 直至凌晨才回家 。 ”在学生看来 ， 曹志兴就是这样一位认真自律、善于钻研并且具有开拓创新精神的好导师 。
“遇到问题找他交流 ， 能帮上忙的一定会倾其所能 。 ”“有幽默、谦逊的人格品质 ， 给人亲切感和信任感 。 ”“知识渊博 ， 谈吐之间透露着见识和学识 。 ”乐于助人的曹志兴在同事中也深受欢迎 。
谈及社会责任 ， 曹志兴说：“我认为研究学者有两方面的作用 ， 一是解决当下关系国计民生的关键问题 ， 二是解决人类长远发展所必须攻克的难题 。 ”作为跨越机器学习、细胞生物学和应用数学领域的研究人员 ， 他身体力行 ， 致力于利用数学模型揭示细胞的内在决策机制 ， 并成功破译了细胞的决策机制 ， 为癌症治疗、新药研发、疫苗研制等提供了新观点和新思路 。
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贵于坚持 ， 深入探究生命科学新规律
“如何深度融合人工智能技术 ， 来赋能生命科学规律的新发现 ， 尤其是细胞基因表达过程 ， 是我们的奋斗目标 。 ”这位年轻的“90后”学者 ， 长期致力于使基因表达过程更快、更强、更准的建模工具开发 。
基于此 ， 他设计了一种线性映射近似方法 ， 将非线性基因调控网络映射到线性网络上 ， 实现了大规模求解基因表达的随机动力学和高通量分析单细胞数据 。 他开发了一个基因表达解析模型 ， 其中包含迄今为止最完整的细胞生理细节 ， 如细胞生长、细胞分裂等 ， 从而使得精确解读细胞生理和基因表达的耦合机制成为可能 。
【人工智能|29岁当博导】针对细胞内生化反应规模大、反应物数量多的维度灾难问题 ， 曹志兴提出了非马尔可夫的建模方法来降低系统维度 ， 并开发一种微分机器学习方法来高效求解非马尔科夫模型 ， 并将建模所需的数据量显著减少到经典方法所需样本的 1/30 。
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