报告时间：2025年5月12日（星期一）15:30-16:30
报告地点：逸夫楼1004会议室
报 告 人：姜钟平 教授、欧洲科学院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士
工作单位：纽约大学
举办单位：电气与自动化工程学院
报告简介：
Model-based control has played a vital role in many branches of engineering and sciences. The purpose of this talk is to present a different paradigm for control systems design. Instead of designing controllers from model, we learn desirable controllers directly from data, a new direction in control theory that arises from emerging applications in artificial intelligence and autonomous systems. Learning-based control is a direct control method aimed at developing computationally simple, analytically tractable (reinforcement) learning algorithms with guaranteed stability, robustness and optimality for the closed-loop system. In this talk, I will first review early developments in learning-based control for continuous-time linear and nonlinear systems with unknown dynamics. Then, I will present recent results in robustness of learning-based controllers. Finally, we illustrate the effectiveness of learning-based control via its applications to autonomous vehicles and biological motor control.
报告人简介：
姜钟平，教授，1983年入学武汉大学数学系“中法班”，于 1988年获得武汉大学数学系学士学位，1989年获得巴黎南大统计学硕士学位，1993年获法国高等矿业大学自动控制与数学博士学位，目前是纽约大学教授。1999年受聘于美国纽约科技大学，任助理教授，2002年聘为副教授，2007年聘为教授。姜教授是非线性小增益理论的关键创立者，主要研究领域为稳定性理论、鲁棒/自适应/非线性控制、反馈优化、强化学习和自适应动态规划及其在通讯网络、欠驱动力学系统、自主系统、智能交通和系统神经学中的应用， 其研究成果在数学与自动控制领域发表 500 多篇国际期刊和会议论文，谷歌学术总引用超过 38，000，谷歌 h-指数为96，出版了6本专著。至今担任过多个国际期刊的编委、资深编委和副主编。基于他的研究工作，姜博士于1998年获得澳大利亚伊丽莎白二世杰出研究奖，2001年获得美国国家科学基金会成就奖，2005 年获日本科学振兴会研究奖, 2007 年获得中国自然科学基金会海外杰出华人研究奖（中科院系统科学研究所），2008年当选为美国电气电子工程师协会会士（IEEE Fellow），2013年当选为国际自动控制联合会会士（IFAC Fellow），2017年当选为中国自动化学会会士，2018年入选科睿唯安高被引全球研究员，2020年获控制理论和技术期刊最佳论文奖，2021年当选为欧洲科学院外籍院士，2022年获得纽约大学坦登工学院杰出研究奖，2022年当选为亚太人工智能协会会士，2023年当选为欧洲科学与艺术院院士，2023年入选美国科学促进会会士（AAAS Fellow），2023年入选斯坦福全球顶尖2%高被引科学家，2024年被授予纽约大学工学院杰出教授（Institute Professor）。