报告题目：基于人工智能的科学知识自动发现

报  告 人：陈云天  助理教授

邀  请 人：史良胜  教授

时      间：2025年4月21日（星期一）上午10:00

地      点：水资源国重大楼B区109报告厅

报告人简介：

陈云天，宁波东方理工大学（暂名）助理教授，兼任上海交通大学计算机系博导。研究方向为科学机器学习，关注于知识嵌入与知识发现。本科毕业于清华大学能动系，博士以优秀毕业生身份提前毕业于北京大学工学院，鹏城实验室博士后。在国际顶尖期刊发表论文70余篇，一作或通讯50余篇，中科院一区或CCF-A类40余篇。授权发明专利23项，主持国家重点研发计划课题等项目13项。入选中国科协青年人才托举工程。Advances in Applied Energy助理编辑、Applied Energy客座编辑。研究成果被美国科学促进会（AAAS）、参考消息、南华早报等国内外媒体广泛报道。

报告简介：

本报告聚焦于人工智能（AI）在科学知识发现领域的最新进展，探讨了AI如何助力科学探索与物理化学规律揭示。通过符号数学与AI算法的结合，我们成功验证了方法对带交互项Burgers方程、具有高阶导数的KdV方程和含指数项Chafee-Infante方程的提取能力，充分证实了该方法的准确性与稳健性。进一步地，我们应用该方法揭示了此前未知的全新方程，用于粘性重力流、复杂地形降水和化学极性等复杂现象的建模。在最新研究中，我们基于从数学手册中提取的200余类方程进行训练，构建出当前效果最佳的方程发现模型。报告将重点介绍SGA、DISCOVER及应用于科学探索的大语言模型LLM4ED等前沿模型，为科学家跨越知识与数据壁垒、深入理解自然提供了全新方法。

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