2024年1月11日，广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室（以下简称重点实验室）学术委员会第二次会议在北师港浸大（UIC）召开。来自全国各地的院士和专家学者汇聚UIC，共谋新发展。
本次会议由中国科学院院士、北师港浸大校长、重点实验室学术委员会主任汤涛教授主持。出席会议的重点实验室学术委员会成员包括中国工程院院士、浙江大学陈纯教授，中国科学院院士、北京大学陈松蹊教授，中国科学院院士、西安交通大学徐宗本教授，中国科学院院士、中国科学院应用数学研究所马志明教授，山东大学陈增敬教授，北京工商大学郭建华教授，南方科技大学邵启满教授，中国科学技术大学王学钦教授，中山大学肖侬教授和重点实验室主任、北师港浸大潘建新教授。
汤涛院士在致辞中表示，北师港浸大高度重视科学研究的发展与科技平台的建设，重点实验室的获批是学校科研工作里程碑式的成果。在过去两年，重点实验室充分发挥重大科研平台的引领作用，在科学研究与技术创新、人才吸引与人才培养、学科建设和融合交叉，以及促进产业落地等方面取得了许多重要成就。
他表示，未来，实验室将紧跟科学研究新范式的发展，发挥学科交叉特色，响应国家战略，加强基础前沿探索，服务地方产业发展，取得更大的进步与突破。
实验室主任潘建新教授就重点实验室的建设进展、标志性研究成果，以及2024年工作计划等方面向学术委员会作了汇报。他详细介绍了重点实验室科研项目开展、学术前沿探索、团队建设与人才培养、交流合作与多边融合、成果转化与服务学术社区等工作情况，并就未来方向和挑战与参会专家展开探讨。
院士专家一致认为，重点实验室建设成果丰硕，人才引进与培养成效显著，在科学研究、成果产出等方面取得了可喜成绩，并针对未来发展规划提出了多项前瞻性的建议，其中包括：在内地与港澳科研合作方面发挥桥头堡作用，汇聚人才、形成合力，做出亮点研究；加强计算机等学科的交叉合作，以及在人工智能、海洋经济、大健康、金融等的交叉领域研究；做大做强“STAT+X”开放平台，加强与高校、企业间的合作等。
会议合影
当天下午还举行了广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室特邀系列学术报告。
中国科学院院士、中国科学院数学与系统科学研究院研究员马志明教授作题为“科学研究的新范式：智能+数据”的报告。他表示，目前我们已进入智能加数据的科研新范式。他介绍了在新范式驱动下的一些研究工作，涉及用AI方法求解随机偏微分方程，多关系动态图神经网络，用AI方法预测蛋白质结构、预训练分子模型等。
中国科学院院士、北京大学陈松蹊教授作关于固定高维下的集合卡尔曼滤波的讲座。他表示，集合卡尔曼滤波（EnKF）作为一种根本的数据同化（data assimilation）方法，被广泛地应用在地球科学、工程等领域。他提出的几种高维EnKF方法，为重要的预测误差协方差和卡尔曼增益矩阵提供了一致估计量。
华南理工大学计算机学院蔡宏民教授作关于面向基因、细胞和组织的无监督聚类方法及应用的报告。他表示，复杂疾病的产生是一个从微观到宏观的演变过程，无监督聚类方法可从基因、细胞、组织三个尺度分析复杂疾病演变模式。然而，传统无监督聚类方法面临单组学测序数据分不开，多组学网络数据对不齐，多模态影像数据配不准的挑战。为此，我们研发系列单组学高维聚类方法、多组学网络聚类方法、多模态协同聚类方法。在基因层面，分开单组学序列，识别基因差异；在细胞层面，对齐多组学网络，量化空间调控，挖掘早筛靶点；在组织层面，配准多模态影像，识别共性病灶，为肿瘤疾病提供深入且准确的全视野分析。北师港浸大师生聆听了学术报告，并与院士专家就相关研究展开交流。
来源 | 新闻公关处
广东省数据科学与技术交叉应用重点实验室
文字 | 金利橦
图片 | 李海珊 李伯涵
编辑 | 陈晓虹 董培琳
