张正德  男  中国科学院高能物理研究所
电子邮件: zdzhang@ihep.ac.cn
通信地址: 北京市石景山区玉泉路19号乙高能所计算中心
邮政编码: 100049

简介和研究领域

张正德,高能引进人才,拥有物理学博士学位且热衷于AI研究,他就像是量子叠加态——与硬核物理学家相比,他在物理上有所欠缺;而在AI专家的群体中,他又在人工智能方面稍显不足.

他正在建设高能物理人工智能平台(HepAI, https://ai.ihep.ac.cn),主要研究面向高能物理科学发现的人工智能算法和大模型(AI4HEP).

研究领域

深度学习算法;面向科学数据的大模型;高能物理和人工智能交叉研究;人工智能平台和软件系统;计算机视觉;自然语言处理;知识和数据协同驱动的下一代AI算法;

涉及AI在粒子物理、天体物理、同步辐射和中子科学领域的应用

招生信息


招生专业
085400-电子信息
招生方向
高能物理和人工智能交叉研究
深度学习算法;人工智能大模型
人工智能平台和软件系统

教育背景

2015-09--2020-06   中国科学院上海应用物理研究所   粒子物理与原子核物理 理学博士
2011-09--2015-06   北京航空航天大学 物理学院   应用物理 理学学士

工作经历

   
工作简历
2022-07~现在, 中国科学院高能物理研究所, 所引进人才 副研究员
2020-07~2022-06,上海交通大学 信息与通信工程流动站, 人工智能 工学博士后

出版信息

   
发表论文
(1) AIDNet: Detecting Insulators and Defects from Satellite Remote Sensing Images: An Exploration, 2022 International Conference on Computer Networks and Communications, 2023, 通讯作者
(2) MWNet: A Tracking Method for Frequently Occluded Scenes Based on Matter Waves, 2022 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2022, 第 3 作者
(3) CDNet: a real-time and robust crosswalk detection network on Jetson nano based on YOLOv5, NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, 2022, 第 1 作者
(4) Burnup optimization of once-through molten salt reactors using enriched uranium and thorium, Burnup optimization of once-through molten salt reactors using enriched uranium and thorium, 核技术(英文版), 2022, 第 3 作者
(5) FINet: An Insulator Dataset and Detection Benchmark Based on Synthetic Fog and Improved YOLOv5, IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2022, 第 1 作者
(6) 一种基于数据增强增广和神经网络的输电导线及其缺陷检测方法, A Power Transmission Line and Its Defect Detection Method Based on Data Enhancement,Augmentation and Neural Network, 南方电网技术, 2022, 通讯作者
(7) High-throughput screening and machine learning for the efficient growth of high-quality single-wall carbon nanotubes, High-throughput screening and machine learning for the efficient growth of high-quality single-wall carbon nanotubes, NANO RESEARCH, 2021, 第 6 作者
(8) Migration behavior of tellurium in bcc iron against typical alloying elements: A first-principles study, COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE, 2020, 第 1 作者
(9) Direct Synthesis of Semimetal Phthalocyanines on a Surface with Insights into Interfacial Properties, JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY C, 2020, 第 4 作者
(10) 铁基合金中裂变产物及合金元素扩散机理的理论研究, 2020, 第 1 作者
(11) VaspCZ:一个提高效率的VASP计算辅助程序, VaspCZ: an efficient VASP computation assistant program, 核技术, 2020, 第 1 作者
(12) First-principles study of helium behavior in nickel with noble gas incorporation, JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 2020, 第 4 作者
(13) Ullmann coupling of 2,7-dibromopyrene on Au(111) assisted by surface adatoms, APPLIED SURFACE SCIENCE, 2020, 第 3 作者

科研活动

   
科研项目
( 1 ) 高能所引进人才-高能物理人工智能平台和应用研究, 负责人, 研究所自选, 2022-07--2025-07
( 2 ) 基于人工智能的高能物理大数据技术研究与示范, 参与, 中国科学院计划, 2023-01--2024-12
( 3 ) 所创新项目-物理嵌入机器学习驱动高能同步辐射物质解析新发现, 参与, 研究所自选, 2023-01--2025-12
( 4 ) 所创新项目-机器学习在实验高能物理中的应用, 参与, 研究所自选, 2023-01--2025-12
( 5 ) 所创新项目-面向先进光源的数据处理软件框架研究, 参与, 研究所自选, 2023-01--2023-12
科研成果

开发了提高效率的高通量VASP计算辅助程序VaspCZ(论文开源代码);

设计和实现了复杂天气下实时鲁棒的神经网络CDNet(论文开源代码开源数据集);

设计和实现了小样本和极低分辨率下的网络FINet(论文开源代码)、AIDNet(论文)、TLDNet(论文)、多模态融合感知算法;

提出了基于量子波函数的知识要素,并初步在密集遮挡场景下验证了知识和数据协同驱动的新AI算法(论文);

开发了高能物理领域的大语言模型Xiwu和高能物理人工智能平台HepAI


在Neural Compute Appl, IEEE T Instrum Meas, Nano Research, Comp Mater Sci等国内外重要学术期刊发表论文十余篇。在Github发布4个代表开源项目。获批相关专利3项、软件著作权1项,完成1项技术成果转移。


开源项目:github.com/zhangzhengde0225

人工智能平台:ai.ihep.ac.cn