吳斌

博士，副研究員(yuán)

Email：wubin@@gdiist.cn

個人簡介：

2007-2011年在北(běi)京大(dà)學物(wù)理學院學習，獲理學學士學位，2011-2017年在北(běi)京大(dà)學工(gōng)學院、湍流與複雜(zá)系統國家重點實驗室攻讀博士學位，獲理學博士學位。2017-2022先後在中(zhōng)國航發商(shāng)發研發體(tǐ)系與仿真技術部、上海腦科學與類腦研究中(zhōng)心、張江實驗室腦與智能科學研究院工(gōng)作，從事複雜(zá)系統仿真建模分(fēn)析、大(dà)規模并行/分(fēn)布式計算、強化學習決策等研究開(kāi)發工(gōng)作，具有比較豐富的工(gōng)程開(kāi)發經驗。

研究方向：

通過借鑒腦神經結構及信息處理機制，深度交叉融合智能計算與神經科學、認知(zhī)科學、複雜(zá)系統等學科，依托橫琴智能超算智能算力，研發一(yī)套大(dà)規模可擴展分(fēn)布式異構計算框架、智能決策算法引擎、工(gōng)具和模拟平台，緻力于在認知(zhī)決策、自主學習、交互學習、自适應、群體(tǐ)智能等方面突破現有智能模型，實現‘機制類腦和行爲類人’的下(xià)一(yī)代類腦計算系統，從而讓機器可以從事更多智力型和創造型勞動，并幫助人類進行高效決策。

主要工(gōng)程開(kāi)發經驗：

1. 超大(dà)規模異構并行計算框架，在國家天河超算中(zhōng)心、并行科技、企業内部集群等上千計算節點中(zhōng)得到應用檢驗；

2. 可擴展的分(fēn)布式通信框架設計，用于強化學習決策模拟環境下(xià)的多智能體(tǐ)交互和人機交互；

3. 基于無梯度智能推理算力的進化學習算法框架設計，用于人工(gōng)神經網絡架構搜索和優化以及異構多智能體(tǐ)決策行爲模拟。

代表論著：

1. Bin Wu, and Huang Huang. (2018) Validation of an in-house turbomachinery aeroelastic code based on 3D time-linearized method. The 9th Annual Power Conference of Chinese Aeronautical Society, Excellent Paper.

2. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Fazle Hussain, and Zhen-Su She. (2017) On the invariant mean velocity profile for compressible turbulent boundary layers. Journal of Turbulence, 18: 186-202,

3. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Fazle Hussain, Xin-Liang Li, and Zhen-Su She. (2015) A symmetry based approach to quantifying the compressible turbulent boundary layer. 68th Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics.

4. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Yousheng Zhang, and Zhen-Su She, (2014) Multilayer scaling of mean velocity and thermal fields of compressible turbulent boundary layers, The 8th National Academic Conference on Fluid Mechanics.

5. Bin Wu, Hongyue Zou, Yanchao Hu, Xi Chen, Wei-Tao Bi, Xin-liang Li, and Zhen-Su She. (2013) Quantitative theory of supersonic compression corner mean velocity profiles. Chinese Conference of Theoretical and Applied Mechanics.