教育经历

  • 2011.9-2014.8 美国哥伦比亚大学 博士(Ph.D.)
  • 2011.9-2013.8 美国哥伦比亚大学 硕士(M.Phil.)
  • 2010.9-2011.8 美国哥伦比亚大学 硕士(M.S.)
  • 2006.9-2010.6 河海大学 工学学士(B.E.)

工作经历

  • 2021.9-至今 中国人民大学高瓴人工智能学院 长聘副教授、博导
  • 2021.9-至今 美国东北大学 兼职教授
  • 2017.9-至今 美国麻省理工学院 兼职研究员
  • 2018.7-2021.8 美国东北大学 终身序列助理教授、博导
  • 2017.9-2018.5 美国匹兹堡大学 终身序列助理教授、博导
  • 2014.9-2017.8 美国麻省理工学院 博士后研究员

研究方向

科学智能(AI for Science)
科学计算领域中的人工智能理论与方法
可解释性深度学习
物理信息人工智能理论与方法
符号学习与推理
数据驱动复杂动力系统建模、识别与控制方程找型
基础设施健康监测与智能化管理

学生要求

常年招收博士/硕士研究生、实习生(包含本科生)、助理研究员、博士后研究员
要求:1. 对科研工作富有热情、感兴趣,2. 勤奋务实、 态度积极,3. 有扎实的数学功底,4. 不需要有物理或工程背景

指导学生:
闫梦涛,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2023至今)
万涵,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2023至今)
阮恺,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2023至今)
詹玉梁,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2023至今)
周浩,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2022至今)
李健,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2022至今)
徐一龙,中国人民大学高瓴人工智能学院(硕士生,2022至今)
曾博成,中国人民大学高瓴人工智能学院(硕士生,2022至今)
米源,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2021至今)
张子同,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2021至今)
王琦,中国人民大学高瓴人工智能学院(博士生,2021至今)
R. Bailey Bond, Northeastern University (Ph.D. student, co-advised, 2019-present)
孙方正, Northeastern University (Ph.D. student, 2019-2022; now Applied Scientist at Amazon)
任普, Northeastern University (Ph.D. student, 2019-2022; now Postdoc at UC Berkeley / Berkeley National Lab)
饶成平, Northeastern University (Ph.D. student, co-advised, 2018-2021; now Applied Scientist at Amazon)
栾乐乐, Northeastern University (Ph.D. student, 2018-2021; now Research Scientist at GE)
陈钊, Northeastern University (Ph.D. student, 2017-2021; Postdoc Associate at PNNL;东南大学副研究员)
张瑞阳,Northeastern University(博士后,2017至2020;东南大学教授、国家海外高层次青年人才)

教授课程

  • 新生研讨课《人工智能交叉应用》
  • 本科生核心课《人工智能实践与应用选讲》
  • 研究生选修课《人工智能跨学科应用思维与实战》
  • 研究生选修课《物理驱动深度学习》
  • 暑期小学期英文课《Introduction to Interdisciplinary Artificial Intelligence》

科研项目

  • 国家高层次人才计划项目(直接经费:300万人民币),主持
  • 国家自然科学基金委重大研究计划培育项目(编号:92270118,直接经费:80万人民币),主持
  • 国家自然科学基金委面上项目(编号:62276269,直接经费:53万人民币),主持
  • 北京自然科学基金委面上项目(编号:1232009,20万人民币),主持
  • 华为技术有限公司项目(73.2万人民币),主持
  • 华为技术有限公司项目(41.2万人民币),主持
  • 国家山区公路工程技术研究中心项目(60万人民币),主持
  • 中国人民大学新教师启动金项目(24万人民币),主持
  • 美国科学基金委面上项目(编号:2013067,60万美元),主持
  • 美国科学基金委重点项目(编号:2125326,150万美元),共同主持
  • 美国科学基金委面上项目(编号:2053741,40万美元),共同主持
  • 美国铁路局研究项目(33万美元),共同主持
  • 美国铁路协会研究项目(35万美元),共同主持
  • MathWorks研究项目(2.5万美元),主持
  • 美国东北大学Tier-1基金(5万美元),主持

学术论文

2023
PhySR: Physics-informed deep super-resolution for spatiotemporal data
Pu Ren, Chengping Rao, Yang Liu, Zihan Ma, Qi Wang, Jian-Xun Wang, H Sun*
Journal of Computational Physics, 492: 112438
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Encoding physics to learn reaction-diffusion processes
Chengping Rao, Pu Ren, Qi Wang, Oral Buyukozturk, Hao Sun*, Yang Liu*
Nature Machine Intelligence, 5: 765–779
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Symbolic Physics Learner: Discovering governing equations via Monte Carlo tree search
Fangzheng Sun, Yang Liu, Jian-Xun Wang, Hao Sun*
The 11th International Conference on Learning Representations (ICLR'2023), Oral
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2022
Bayesian Spline Learning for Equation Discovery of Nonlinear Dynamics with Quantified Uncertainty
Luning Sun, Daniel Zhengyu Huang, Hao Sun, Jian-Xun Wang
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

Autoregressive matrix factorization for imputation and forecasting of spatiotemporal structural monitoring time series
Peijie Zhang, Pu Ren, Yang Liu, Hao Sun
Mechanical Systems and Signal Processing, 169, 108718
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Forecasting of nonlinear dynamics based on symbolic invariance
Zhao Chen, Yang Liu, Hao Sun*
Computer Physics Communications, 277, 108382
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Towards Artificial General Intelligence via a Multimodal Foundation Model
Nanyi Fei, Zhiwu Lu*, Yizhao Gao, Guoxing Yang, Yuqi Huo, Jingyuan Wen, Haoyu Lu, Ruihua Song, Xin Gao, Tao Xiang, Hao Sun*, Ji-Rong Wen*
Nature Communications, 13, 3094
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Distilling Governing Laws and Source Input for Dynamical Systems from Videos
Lele Luan, Yang Liu, Hao Sun*
Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'2022)
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PhyCRNet: Physics-informed convolutional-recurrent network for solving spatiotemporal PDEs
Pu Ren, Chengping Rao, Yang Liu, Jian-Xun Wang, Hao Sun
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 389: 114399
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Discovering Nonlinear PDEs from Scarce Data with Physics-encoded Learning
Chengping Rao, Pu Ren, Yang Liu, Hao Sun*
The 10th International Conference on Learning Representations (ICLR'2022)
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2021
Incremental Bayesian matrix/tensor learning for structural monitoring data imputation and response forecasting
Pu Ren, Xinyu Chen, Lijun Sun, Hao Sun*
Mechanical Systems and Signal Processing, 158, 107734
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Physics-informed learning of governing equations from scarce data
Zhao Chen, Yang Liu*, Hao Sun*
Nature Communications, 12: 6136
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链接: 链接

Physics-informed Spline Learning for Nonlinear Dynamics Discovery
Fangzheng Sun, Yang Liu, Hao Sun
Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'2021), Main Track: 2054-2061.
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2020
Physics-informed multi-LSTM networks for metamodeling of nonlinear structures
Ruiyang Zhang, Yang Liu, Hao Sun*
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 369: 113226
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链接: 链接

荣誉奖励

  • 2022年DeepTech“中国智能计算科技创新人物”【从事“AI for Science”交叉研究,协同解决科学智能计算领域“知识嵌入”和“知识发现”关键科学问题。】
  • 2019“美国十大华人杰出青年” 【The theme of this selection campaign is: "Inheritance and Innovation".】
  • 2018福布斯美国“30位30岁以下精英榜(科学类)”【引文:Hao Sun's research uses analytics and machine learning combined with internet-of-things enabled sensors to track of the health of buildings, and detect reparable damage before there's a bigger catastrophe. His team has built a prototype system, allowing them to observe ambient vibrations affecting the building and modeling its structural health.】

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