2022年6月22日，北京大学工程科学讲堂（Peking University Engineering Science Seminars）第13场开讲。加州理工学院Adam Wierman教授带来题为“Learning & Control in Safety-Critical Systems”线上报告。讲座由北京大学工学院副院长、工业工程管理系教授宋洁主持。报告吸引海内外多所高校参会者线上参与。

Adam Wierman是加州理工学院计算与数学科学系教授、前系主任（2015-2020）。他于卡内基梅隆大学获得计算机科学博士学位，自2007 年以来一直在加州理工学院任教。Wierman教授致力于开发机器学习、优化、控制和经济学中的新数学工具，进而指导创新的算法和市场机制设计并部署于数据中心、电网、交通网等关键基础设施。他关于可持续绿色数据中心的算法和架构研究（Net-zero Data Center Architecture）得到了工业界的广泛认可和应用，并因而于2013年荣获Computerworld Honors Laureate称号。Wierman教授还曾获得NSF CAREER award、ACM SIGMETRICS Rising Star award，ACM Sigmetrics Test of Time award、IEEE通信学会William R. Bennett Prize、以及多个教学奖项，并在计算机科学、电力工程和运筹学领域的旗舰会议上多次获得最佳论文奖。

本次报告中，Wierman教授首先介绍了深度强化学习等现代人工智能黑箱工具为数据中心、电网、交通等安全攸关型系统的运行调度带来变革性发展，但是此类机器学习算法通常无法提供最坏情况下的性能、稳定性或安全性保证，也一般难以在分布式网络环境中发挥作用。是否可以将人工智能黑箱工具用于安全攸关型网络化系统、同时提供性能保证仍是极具挑战的问题。Wierman教授结合其团队在加州理工学院实验室开展的项目，从三个方面——利用模型驱动工具提升无模型方法的性能、一类整合无模型与模型驱动工具的通用框架、以及涉及模型学习的模型驱动方法——来探讨开发鲁棒且可本地化的学习控制算法，并就性能、稳定性、安全性和样本复杂度等提供严谨的理论保证。精彩报告内容引发与会者热烈提问与讨论。Wierman教授在科研中综合利用算法、网络、运筹学、经济学和控制等方法，并设计了跨学科的网络经济学课程，给与会者带来很大启发。Wierman教授表示，随时欢迎优秀中国学生加入其研究团队，希望与北大工学院开展进一步交流与合作，并期待疫情过后能到中国进行访问。

报告回放：

https://disk.pku.edu.cn:443/link/1D06FF0A8B021F9BA8E7B98970644502；有效期限：2022-07-21 23:59；访问密码：e0BT

北京大学工程科学讲堂背景：

自2020年来，新冠病毒全球流行对世界各国带来重大挑战。工程科学一直走在解决这些挑战的最前沿，而创新工程教育对于培养在瞬息万变的世界中解决复杂问题的工科人才至关重要。由北京大学工学院组织的“北京大学工程科学讲堂”（简称北大ES讲堂）旨在通过邀请全球工程和科学教育领域的专家和领导者分享他们的观点和愿景，并结合最新实践来促进对这一问题的探讨。北大ES讲堂将启发工程和科学专业的学生了解工程科学在当前特殊时期如何更好满足社会实际需求。从2021年秋季学期开始，北京大学ES讲堂每两周开讲，请大家持续关注后续系列报告。