2025年12月17日下午，人工智能与数据科学学院（苏州）“智引寰宇—学术前沿论坛”在高研院仁爱路校园唯真楼四楼会议室成功举办。新加坡国立大学数学系任维清教授应邀来访学院，作题为“稀有事件研究的机器学习方法”的报告，为学院师生带来了一场高水平、前沿性的学术报告，并与学院师生进行了深入的学术研讨。
在报告环节，任维清教授以分子动力学模拟为背景，系统阐述了稀有事件研究长期面临的核心科学挑战。他指出，稀有事件具有发生概率极低、时间跨度巨大、且常隐藏于高维能量景观中等特点，导致传统模拟方法效率不足、难以捕捉其关键动力学路径。这一深刻的问题背景引起了在场师生的广泛共鸣。面对这一挑战，任维清教授首先深入浅出地介绍了其提出的具有里程碑意义的“弦方法”理论。随后，任教授重点探讨了机器学习与稀有事件研究相结合的前沿进展，系统地讲解了如何利用神经网络、强化学习等先进机器学习技术，自适应地探索高维构型空间、挖掘反应坐标，并实现稀有事件的高效采样与预测。最后，任教授还分享了其团队在此交叉领域取得的多项突破性成果，包括开发出更高效、更精准的算法，显著提升了稀有事件研究的计算效率与适用范围，为在更复杂体系中开展相关研究开辟了新路径。
在交流环节，现场学术讨论气氛热烈。多位师生结合自身的研究工作，围绕机器学习方法的具体实现、参数优化及其在各类物理化学系统中的应用前景，与任教授展开了深入探讨。其中，黄阳博士针对机器学习模型在特定生物大分子构象转变研究中遇到的收敛性问题提出了疑问，任教授结合其丰富的经验，从理论假设与算法设计层面给予了耐心而细致的解答，并提出建设性的改进建议。这一互动不仅解决了研究者的具体困惑，也启发了新的思考方向，令双方均感收获颇丰。
本次讲座是人工智能与数据科学学院（苏州）营造浓厚学术氛围的系列活动之一。任维清教授的报告内容翔实、视野开阔，既有对经典理论的深刻阐释，也有对前沿动向的敏锐把握，有效促进了我院师生对计算科学前沿方法与交叉应用的理解，并成功激发了新的研究灵感。
人工智能与数据科学学院