清华大学人工智能学院NeuroAI方向招博士生/实习/研究助理

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研究方向

我的研究结合了自然智能与人工智能的交叉方向，利用人工智能网络处理分析理解大规模高维多模态的脑信号数据，在神经元以及其连接突触的纳米尺度级别上理解大脑的生物神经网络机制。研究成果曾发表在机器学习和计算神经科学顶级会议NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, AAAI, MICCAI, Cosyne等。我的研究获得了多项荣誉，包括MathWorks奖学金 、Shanahan基金会奖学金和 NIH奖 等。我被评为2022年EECS新星，我的工作被MIT News和Forbes报道。我未来的研究兴趣主要包括：

1. AI for Neuroscience: 开发设计神经科学的计算模型和分析工具，利用可解释的人工神经网络分析多模态神经数据(multi-modal neural data)和模拟脑神经的现象，构建数字孪生大脑的大模型BrainGPT

1. 。通过人工智能赋能科学研究和数据驱动发现，和引入大语言模型等工具开发scientific agent等，帮助脑科学实验进行数字仿真，假设检验，和实验设计，加速发现大脑中编码、计算和学习的机制；
2. Neuroscience for AI: 模仿大脑的编码、计算、学习方式，借鉴其中的稀疏性、可塑性、多样性、模块化等特性，开发脑启发的人工智能框架；
3. Brain Computer Interface: 脑机接口 的工程应用，开发计算工具解码大脑信号到行为动作(behaviors)，视觉图像(images, video)，语音语言（speech, language）。

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