项目介绍
Dr. Guo 于2024年8月加入德克萨斯大学奥斯汀分校 (UT Austin) 担任助理教授，创立并领导INSPIRE实验室。他的研究通过优化、人工智能和数据解析构建智能且有韧性的基础设施系统，重点关注大规模电气化背景下交通与能源系统的融合。
INSPIRE实验室建立了三大方法论支柱：网络优化、人工智能、数据解析与仿真，并将其应用于六大基础设施领域：韧性、能源、货运、自动驾驶系统、智慧出行和清洁能源。
方法论包括：1) 网络优化：面向大规模交通与基础设施网络的数学优化，包括路径规划、均衡分析和不确定性下的多智能体决策，涵盖路径与流量均衡、多智能体系统、随机优化等方向。2) 人工智能：将机器学习、深度学习和大型语言模型应用于基础设施分析、决策支持和交通系统的自适应控制，涵盖深度学习、强化学习、大语言模型和预测建模等方向。3) 数据解析与仿真：通过数据驱动建模、统计分析和高保真仿真来理解、监测和预测基础设施系统行为，涵盖数字孪生、基于智能体的仿真、统计推断和传感器数据等方向。
应用场景包括：1) 基础设施韧性，2) 电动汽车与电力系统，3) 货运交通，4) 自动驾驶出行，5) 智慧出行，6) 清洁能源。
所属院系：德州大学奥斯汀分校，土木、建筑与环境工程系
项目时长：4 年
申请要求和方式
申请要求：
·对于人工智能、优化和决策智能在基础设施系统中的应用等话题感兴趣，且有相关科研经验；
·拥有较强量化背景者优先。
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。
*请注意，高质量博士、博后项目对于申请人的科研能力要求较高，更适合学术背景相对扎实的985学员。
Dr. Wang 现任土壤与植物微生物组科学方向助理教授。她于南京大学获得环境科学硕士学位，2019年在加州大学圣塔芭芭拉分校(UCSB)取得环境科学与管理博士学位，随后于2023年在劳伦斯伯克利国家实验室完成博士后研究。 应对气候变化、粮食安全与环境退化是联合国可持续发展目标的重要议题，而土壤微生物组通过影响土壤碳存储、作物生产力及环境修复，成为解决这些重大挑战的关键。Dr. Wang 的研究项目致力于从分子到生态系统层面，建立对环境变化下微生物组-植物-土壤复杂相互作用的机理性与预测性理解。通过融合多学科原理与先进实验技术 (如多组学、合成生态学、同位素示踪及成像) 及建模方法，其研究旨在： 深入解析调控微生物组动态、功能及其与植物、土壤相互作用的分子与生态机制； 更准确预测微生物组-植物-土壤相互作用对环境变化的响应及其对生态系统过程的后续影响； 为可持续缓解与适应策略（如碳固存、作物生产、环境健康）提供基于有益微生物过程的新型解决方案。
