张远航
邮 件： yuz092@ucsd.edu
所属单位：人工智能与数据科学学院
个人主页：https://yuanhangzhang98.github.io/
主要研究方向： 人工智能驱动的自动化科研；物理启发的机器学习与类脑计算；AI for Physics & Physics for AI
个人简介
张远航，特任教授，中国科学技术大学人工智能与数据科学学院特任教授。2019年获中国科学技术大学少年班学院物理学学士学位，2024年获美国加州大学圣地亚哥分校物理学博士学位。
主要从事人工智能、物理学与计算科学交叉方向的研究，聚焦于：(1) 大语言模型驱动的端到端自主科研系统；(2) 利用非线性系统的长程关联与集体动力学开展高效、低能耗的类脑计算；(3) 面向量子多体问题与动力学系统的通用机器学习模型。相关成果发表于 Nature Communications、Physical Review Letters、Advanced Materials等期刊。
我们正站在科研范式变革的临界点上。过去数百年，科学发现的速度始终被人类研究者的精力所束缚；而在未来几年，大语言模型驱动的自主科研系统将彻底重塑这一格局。AI智能体将自主提出假设、设计实验、撰写论文，以远超人类的速度与规模拓展知识的边界。科学发现的主角，将第一次不再只是人。期待与志同道合的同学并肩，站在这场变革的最前沿，共同书写属于"自主科研时代"的第一批工作。
近几年代表论著：
[1] Zhang, Y. H., Sipling, C., Qiu, E., Schuller, I. K., & Di Ventra, M. (2024). Collective dynamics and long-range order in thermal neuristor networks. Nature Communications, 15(1), 6986.
[2] Zhang, Y. H., & Di Ventra, M. (2023). Transformer quantum state: A multipurpose model for quantum many-body problems. Physical Review B, 107(7), 075147.
[3] Zhang, Y. H., Zheng, P. L., Zhang, Y., & Deng, D. L. (2020). Topological quantum compiling with reinforcement learning. Physical Review Letters, 125(17), 170501.
[4] Zhang, Y. H., Sipling, C., & Di Ventra, M. (2026). Scientific discovery as meta-optimization: a combinatorial optimization case study. Research Square Preprint.
[5] Zhang, Y. H., Sipling, C., & Di Ventra, M. (2026). Memory-induced long-range order drag. New Journal of Physics, 28(2), 025001.
[6] Sipling, C., Zhang, Y. H., & Di Ventra, M. (2026). Phase-space engineering and collective dynamics in memcomputing. Physical Review Applied, 25(1), 014048.
[7] Du, Y., Zhu, Y., Zhang, Y. H., Hsieh, M. H., Rebentrost, P., Gao, W., ... & Sanders, B. C. (2025). Artificial intelligence for representing and characterizing quantum systems. arXiv preprint arXiv:2509.04923. Accepted in Nature Review Physics.
[8] Sipling, C., Zhang, Y. H., & Di Ventra, M. (2025). Memory-induced long-range order in dynamical systems. Physical Review E, 112(1), 014124.
[9] Qiu, E., Zhang, Y. H., Di Ventra, M., & Schuller, I. K. (2024). Reconfigurable cascaded thermal neuristors for neuromorphic computing. Advanced Materials, 36(6), 2306818.
[10] Zhang, Y. H., & Di Ventra, M. (2022). Efficient quantum state tomography with mode-assisted training. Physical Review A, 106(4), 042420.