曾湘祥:“好的老师应当培养出比自己更优秀的学生”
在很多人心目中,微软亚洲研究院一直是令人向往的计算机科学研究领域的“圣殿”,不仅因为它产出的研究成果业界瞩目,还因为它是一个高端计算机人才培养的摇篮。不久前,湖南大学信息科学与工程学院曾湘祥教授团队的一名同学获得该机构的实习offer,与其一同录取的其他几人均为清华、北京大学的学生。
谈起入职湖南大学两年来的教学心得,曾湘祥表示“好的老师应当培养出比自己更优秀的学生”。
信息科学与工程学院曾湘祥教授。
初见曾湘祥时,他刚结束一场组会。等待间,听到几名走出会场的研究生讨论道:“曾老师工作起来真的特别拼,早上七点就能在办公室找到他,晚上十点他还在”。
曾湘祥教授团队工作组会现场。
曾湘祥教授团队的一位研究生这样描述自己尊敬的老师:“学术方面,他会鼓励同学们勇于尝试各种机会,给大家营造一个相对宽松的学术环境。有机会还会请来一些不同领域的老师给大家分享工作心得,助力学生开阔眼界。”
日常生活方面,曾湘祥很会为身边的人考虑,他经常鼓励大家培养兴趣爱好,平衡好家庭、学业的关系,尽可能多元成长。
得知自己的学生获得微软亚洲研究院的实习offer,曾湘祥笑着说:“其实,我当年也曾经参加过这家研究院的面试,但非常遗憾没有通过。很高兴我的学生能够获得这样一个宝贵的学习机会,长江后浪推前浪,好的老师就应该培养出比自己更优秀的学生”。
通过与亚马逊上海人工智能研究院合作,曾湘祥带领团队挖掘2200万篇PubMed文献并整合DrugBank等多个大型数据库的科学数据,团队构建了包含107种关系的生物医药知识图谱DRKG。目前,该知识图谱已开源给全世界研究者使用,得到亚马逊新闻、搜狐新闻、机器之心公众号等媒体的广泛报道,入选了世界人工智能大会的“卓越引领者奖”榜单。
曾湘祥长期从事仿生智能系统的理论、方法与应用研究,取得了一系列成果。其领衔的研究团队在理论上系统研究了脉冲神经模型各组分对系统计算能力的影响,并在算法上提出了层次分解的多目标进化思想,有助于解决复杂的优化问题。团队将仿生智能算法实际应用到生物医药问题上,取得了良好的经济效益和科学影响。
曾湘祥教授(后排左六)与学生在学术会议现场。
“我认为,咱们这些研究人员既要经世,也要致用,”曾湘祥教授表示,“经世是说要去认识人类所处的这个客观世界,致用是说要将研究所得的理论运用到现实实践当中去。”
新冠疫情爆发以来,曾湘祥团队迅速构建出新冠知识图谱,挖掘新冠药物组合,助力国家抗疫工作。该成果发表为《Journal of Proteome Research》的封面文章。成果发表后的半年时间里,获得了包括《Nature Biotechnology》《Nature Computational Science》《柳叶刀》等多个顶级期刊与著名学者的引用。
曾湘祥教授相关研究。
目前,曾湘祥团队正致力于搭建天河超算上的智能药物发现平台,并将新算法应用到多发性硬化症的药物发现上。团队通过生物实验验证了算法发现的一种新受体抑制剂,可用于多发性硬化症的治疗。小鼠实验表明,该药物在多发性硬化症小鼠中有显著治疗效果,相比对照组能大幅度改善多发性硬化症的各种指标。值得一提的是,实验表明该药物可以突破血脑屏障,目前已进入临床前研究阶段。
曾湘祥教授相关研究。
来源 | 融媒体中心
实习记者&排版 | 沈政岐
摄影 | 易旭凤
责编|周丹
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