报告摘要：数据驱动的网络拓扑与动力学推断是复杂系统领域的前沿科学问题，对于理解和调控真实系统的行为与功能具有重要意义。近年来，在AI赋能范式的推动下，相关方法与应用取得了系列进展。本报告将系统梳理数据驱动推断的最新进展和相关领域代表性结果，并围绕“可推断性”展开讨论，包括哪些系统能够被可靠重构、何种结构更易于推断、如何实现结构与动力学的联合推断，以及实现稳健推断所需的最小观测数据量等问题。 个人简历：严钢，同济大学物理科学与工程学院、上海自主智能无人系统科学中心长聘特聘教授、博导。主要从事复杂系统与人工智能交叉领域的理论及应用研究，成果以第一或通讯作者发表于Nature、Nature子刊、PRL、PRX等学术期刊以及NeurIPS、AAAI等人工智能会议，部分成果入选PRL 2024年度精选，被Nature Rev. Phys.、Nature Phys.、The Economist、New Scientist等国际期刊和新闻媒体专文报道。2016年入选国家海外引进高层次青年人才，2022年获得国家杰出青年科学基金资助，曾获教育部自然科学一等奖、安徽省科学技术一等奖等。 |