吴斌

博士，副研究员

Email：wubin@@gdiist.cn

个人简介：

2007-2011年在北京大学物理学院学习，获理学学士学位，2011-2017年在北京大学工学院、湍流与复杂系统国家重点实验室攻读博士学位，获理学博士学位。2017-2022先后在中国航发商发研发体系与仿真技术部、上海脑科学与类脑研究中心、脑与智能科学研究院工作，从事复杂系统仿真建模分析、大规模并行/分布式计算、强化学习决策等研究开发工作，具有比较丰富的工程开发经验。

研究方向：

复杂系统和人工智能学科，致力于在认知决策、ai大模型等方面突破现有智能模型，实现‘机制类脑，行为类人’的下一代类脑计算系统，从而让机器可以从事更多智力型、创造型劳动，并帮助人类进行高效决策。

主要工程开发经验：

1. 超大规模异构并行计算框架，在国家天河超算中心、并行科技、企业内部集群等上千计算节点中得到应用检验；

2. 可扩展的分布式通信框架设计，用于强化学习决策模拟环境下的多智能体交互和人机交互；

3. 基于无梯度智能推理算力的进化学习算法框架设计，用于人工神经网络架构搜索和优化以及异构多智能体决策行为模拟。

代表论著：

1. Bin Wu, and Huang Huang. (2018) Validation of an in-house turbomachinery aeroelastic code based on 3D time-linearized method. The 9th Annual Power Conference of Chinese Aeronautical Society, Excellent Paper.

2. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Fazle Hussain, and Zhen-Su She. (2017) On the invariant mean velocity profile for compressible turbulent boundary layers. Journal of Turbulence, 18: 186-202,

3. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Fazle Hussain, Xin-Liang Li, and Zhen-Su She. (2015) A symmetry based approach to quantifying the compressible turbulent boundary layer. 68th Annual Meeting of the APS Division of Fluid Dynamics.

4. Bin Wu, Wei-Tao Bi, Yousheng Zhang, and Zhen-Su She, (2014) Multilayer scaling of mean velocity and thermal fields of compressible turbulent boundary layers, The 8th National Academic Conference on Fluid Mechanics.

5. Bin Wu, Hongyue Zou, Yanchao Hu, Xi Chen, Wei-Tao Bi, Xin-liang Li, and Zhen-Su She. (2013) Quantitative theory of supersonic compression corner mean velocity profiles. Chinese Conference of Theoretical and Applied Mechanics.