近日,微众银行揭晓首届微众学者计划名单,共有 5 位来自我国顶尖高校的 40 岁以下的青年学者入选,他们分别是中山大学教授及软件工程学院副院长郑子彬、清华大学软件学院副教授姜宇、北京航空航天大学计算机学院教授童咏昕、同济大学生物信息系长聘教授刘琦、香港科技大学计算机科学与工程系长聘副教授王威。
在为期两年的创新研究合作中,他们将在真实商业场景中进行研究实验,聚焦研究金融科技中人工智能、区块链、云计算等核心领域,真正做到研以致用。
微众学者计划是由微众银行发起成立的高标准、高规格的创新研究项目,以科技服务金融,以金融业务实际需求及未来技术发展方向为依托,旨在通过与高校实干型优秀青年学者合作,储备学术界及企业科研力量,聚焦实际产业痛点问题。微众银行一方面为实干学者们提供雄厚资源和成熟平台的支持;另一方面,也引领他们扎入行业第一线,将长期研发的创新技术能力,在真实商业环境中打磨迭代,旨在攻克行业痛点。
微众学者计划创新研究项目专注于企业实际工作中有价值的技术问题和真实的技术挑战,在解决实际需求的同时,探究技术发展,提升课题研究价值。
以课题研究方向为依托,搭建校企产学研合作平台,网罗学术界优秀青年学者,为相关技术方向的研究合作铺平道路。
微众银行将为入选微众学者计划的优秀青年学者提供科研经费支持,并提供研究所需真实应用场景及配套资源,在为期两年的研究合作中确保学者及团队能够“有所获,有所用,有所得”。
微众学者计划创新研究项目引入研究人员访问机制,课题学者团队可派驻研究人员到微众银行,与微众银行技术团队进行深入交流协作,访问期将至少有 6 个月以上的开放时间。并通过规划课题内容、优化课题沟通管理机制、同步配套技术讲座、线下交流、学术会议等多种形式的活动,加强双方交流,从根本上加深双方参与度,确保各项课题的顺利完成。
攻坚产业痛点,科研实干者埋头打磨落地成果
智能合约完备性监测研究概述:
课题组结合代码解释、静态分析以及机器学习等技术,基于 FISCO BCOS 平台智能合约场景,研究针对智能合约一致性、安全性监测的方案,构建易于使用的一致性验证以及高效的安全性验证平台。目前项目已进行过半,中山大学与微众银行课题组已联合发表相关高水平会议论文一篇,并提交了 8 项专利,合约冲突域自动检测技术已融合进 FISCO BCOS 最新开源版本。
跨层全栈区块链安全保障系统的研究概述:
课题组聚焦区块链安全问题,设计了一套针对区块链系统底层基础软件的漏洞检测系统,包括对共识协议及密码库的安全测试及异常节点的监测,全方位保障区块链底层系统安全。目前,清华大学与微众银行课题组在 IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P, 系统安全领域顶级会议)、IEEE Transactions on Software Engineering(TSE, 软件工程领域知名期刊)、ACM Transactions on Internet Technology(TOIT, 互联网技术领域知名期刊)联合发表论文 3 篇,已申请 2 项高质量专利。
面向多源异质大数据的联邦学习方法的研究概述:
课题组提出面向多源异质大数据的联邦学习方法,秉承大数据开源共享的理念,系统地建立安全高效的联邦学习理论与技术。课题组立足于以微众银行真实应用场景为代表的多方数据联邦学习问题,针对多源异质数据之间存在的难以互通的瓶颈,提出具有落地意义的解决方案。目前,课题组已在 VLDB、KDD 等顶级会议 / 期刊发表 5 篇论文。
联邦迁移学习的肿瘤病人个体化用药的研究概述:
课题组发展和应用人工智能技术,结合生物组学分析,进行复杂疾病(肿瘤)的精准药物治疗和精准基因治疗。团队的愿景是构建起联邦迁移学习智能平台,应用于指导每个肿瘤病人按个体需求“吃药”。目前,课题组正在研究针对体外细胞系、模式动物以及病人个体化扰动数据的收集与预处理,以及针对肿瘤细胞系的药物推荐模型。目前,课题组相关成果已在《Science China – Life Sciences》期刊发表论文。
无服务器计算函数工作流调度方案和性能优化的研究概述:
课题组聚焦设计性能较优、低延迟的无服务器函数工作流调度算法和调度器架构,基于开源平台和微众银行的无服务器计算平台实现高效工作流调度。根据微众提供的真实场景和数据,定义、抽象出云计算系统在金融应用场景中的一些重要问题。同时,结合课题组在云计算领域多年的技术积累,提出一系列高效、实用的系统解决方案。