报告题目：人工智能与生物数学
报告人：唐三一教授山西大学单位
报告时间：2026年9月17日星期四下午2：40-3：20
报告地点：正新楼313室
校内联系人：刘素莉[email protected]
报告摘要：
人工智能正推动生物数学从数据表征走向动力学学习与机制发现。本报告围绕数据、机理模型与深度学习的融合，梳理生命科学中的关键进展，介绍PINN、UDE和符号回归在状态重建、未知过程学习及可解释方程发现中的作用。以生态系统过度补偿机制、气象与伊蚊产卵率关系、疫情驱动的行为模式为典型应用，展示从多源观测、融合建模到机制检验的完整路径，阐述其在生态预测、传染病预警与防控评估中的价值，并讨论可辨识性、独立验证与跨场景推广等关键问题。
报告人简介：
唐三一，博士生导师。2003年在中国科学院数学所获得博士学位，2003-2007年在英国Warwick大学从事交叉学科研究，现为山西大学特聘教授、数学与统计学院院长、复杂系统数学技术重点实验室主任，西安交通大学兼职教授。主要研究领域为生物数学和生物统计学。主要成果在害虫综合治理策略、突发性传染病预测预警、药动学参数确定、肿瘤综合治疗与药物毒理效应等方面具有重要的应用。发表SCI论文150多篇，被SCI杂志引用超过12000次。主持1项国家自然科学基金重点项目、1项人工智能重大研究计划培育项目、1项科技部数学与应用研究重点专项子项目，以及包括中美生物医学国际合作项目在内的其它项目6项，四次应邀出席生物数学国际大会并作大会特邀报告。近年来带领团队与国家疾控、卫健委等部门合作，为基于地域的HIV治疗策略，以及新冠疫情防控的预测预警、重大策略调整等提供了重要的决策依据，服务了国家重大急需。
