项目介绍
Dr. Jiang 现任土木与环境工程系助理教授。她的研究聚焦于科学机器学习、不确定性量化和优化，面向地下流动过程。她将人工智能方法与领域知识相结合，实现大规模能源与环境系统中的高效预测、推断和管理，应用涵盖地质碳封存、油气开采、增强型地热系统和海水入侵等方向。
她的研究处于数据同化、不确定性量化、科学机器学习与地下流动模拟的交叉领域，包括二氧化碳地质封存、海水入侵、地下能源开发和电池建模等应用。她运用机器学习和深度学习技术，发展了针对地下流动、储能和环境系统中反演问题与不确定性量化的方法。其研究目标是开发计算高效的、数据驱动且融入物理规律的机器学习、数据同化与优化方法，服务于环境和能源系统以及能源转型与气候变化相关应用。
Dr. Jiang 于2022年在斯坦福大学 (Stanford) 获得能源资源工程博士学位，2016年在清华大学 (Tsinghua) 获得环境工程学士学位，随后在斯坦福大学和劳伦斯伯克利国家实验室从事博士后研究。
所属院系：卡内基梅隆大学，土木与环境工程系
项目时长：4 年
申请要求和方式
申请要求：
·拥有土木/环境工程、水文地质、机械工程、数据科学、应用数学或相关专业的学士或硕士学位；
·具备机器学习、数值模拟和贝叶斯方法的相关经验。
申请方式：
按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
