一、導師簡介

吳泰霖博士為西湖大學工學院人工智能方向新入職助理教授。2012年于北京大學物理學院獲得學士學位，2019年獲得麻省理工學院理學博士學位，2020年-2023年4月在斯坦福大學計算機系從事博士后研究。吳泰霖研究方向為AI與Science學科交叉的核心、普適問題，包括：（1）開發機器學習方法用于大規模科學仿真和設計（流體、機械、材料、生命科學）,（2）開發機器學習方法用于科學發現（物理、生命科學）,（3）基于圖神經網絡和信息論的表示學習。尤為突出的是，在博士和博士后期間，吳泰霖博士在科學仿真方面，通過圖神經網絡模擬大規模系統方面成數量級地加快了仿真速度，解決其多尺度、多分辨率、大規模的核心挑戰。為了促進科學發現，首次提出了以”AI物理學家”為核心的系列算法，能夠模仿科學家發現簡單、普適的物理定律和系統內部結構。在表示學習方面，吳泰霖提出的圖信息瓶頸（GIB）架構大幅提高了圖表示學習的魯棒性。

吳泰霖的工作正被用于流體、等離子體、材料等的大規模仿真，以及物理、天文等領域的科學發現中。其工作發表在NeurIPS、ICLR、UAI等機器學習頂級會議以及物理學頂級期刊上，并被MIT Technology Review等報道。吳泰霖博士也是美國國家科學院院刊（PNAS）、Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Science Advances等綜合期刊，以及NeurIPS、ICML、ICLR等機器學習頂級會議的審稿人。吳泰霖在博士后期間指導的學生也進入到Stanford、MIT、UC Berkeley等學校計算機系或統計系攻讀博士學位。

個人主頁：http://tailin.org.

研究方向

吳泰霖AI + Science課題組研究方向聚焦AI與Science學科交叉的核心、普適問題，包含：

1.機器學習用于科學仿真和設計：開發基于圖神經網絡和擴散模型的通用機器學習方法，用于大規模科學系統的仿真和設計，并在流體、機械、材料、生命科學（蛋白質和小分子）等關鍵領域應用。

2.機器學習用于科學發現：開發結合表示學習、神經符號學和大模型的機器學習方法，逐步構建通用AI科學家，用于發現復雜系統的重要概念、內部結構和普適簡單的方程，并在生命科學、物理等關鍵領域應用。

吳泰霖AI + Science課題組與Stanford計算機系、機械系、航空航天系，MIT、布朗大學、清華大學等的相關領域的教授建立了緊密合作或者意向合作關系（也歡迎期待與更多老師合作），共同聚焦解決領域重要問題，課題組也支持鼓勵成員的國際國內交流。

二、招聘博士后（2名）：

計劃招聘博士后兩名，分別在AI用于科學仿真和設計、AI用于科學發現方向。

基本要求：

1.年齡不超過35周歲，博士畢業或者將畢業，在機器學習頂級會議有2-3篇優秀代表作；

2.編程能力強；

3.對于AI + Science領域有strong passion；

4.善于團隊合作，有領導大型項目經驗的加分。

博士后將領導本課題組進行的AI + Science的大型項目，做出引領領域研究方向、有重大影響力的工作。歡迎有志于做出有重要國際影響力工作、并有相關領域經驗的同學報名。

三、博士后薪酬待遇

根據個人科研工作能力和博士后有關規定從優發放。實驗室將提供穩定的工作環境與一流的研究平臺，協助申報博士后相關項目，并根據興趣與需求支持個人的職業發展。

對獲得中國博士后科學基金資助和浙江省博士后擇優項目資助的，杭州市給予1:1配套資助。對出站留杭（來杭）工作的博士后，杭州市給予每人40萬元補助。

四、申請方式

應聘者通過電子郵件 wutailin@westlake.edu.cn 聯系吳泰霖博士，并附上簡歷。【快捷投遞：點擊下方“立即投遞/投遞簡歷”，即刻進行職位報名】

郵件主題：博士后報名 - 名字 - 高校人才網

郵件附件：個人簡歷（包括個人基本情況，教育和工作經歷，科研工作概述，論文發表情況或其他成果）、成績單。

期待你的加入！共同解決重要的問題，and have fun!