“之前对数学研究的理解是一个老师带着一个学生去解决一个有史以来几百年来或者几十年来的一个问题 ， 但是这在某种意义上是小作坊式的做法 。 现在数学也在走向工业化的做法——基于强大的计算机的能力 ， 基于开源社区、编程的方式 ， 基于深度学习或者机器学习 ， 当然还有工业化的不同角色不同学科的人参与进来解决一个大的科学问题 ， ”同济大学教授吴昊在10月31日的世界顶尖科学家论坛上表示 。
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吴昊在少年英才交流对话会上作回答时提醒中学生们 ， “跟计算有关的数学走到了跟之前很不一样的一点——数学也正在走向一个新的工业化的历程 。 从应用数学相关研究的同学可以更加关注这样一个过程 。 真正要学会编程 ， 往后去研究数学 ， 未来会越来越常见的一个情景 。 ”
吴昊认为 ， 现在对于数学来说 ， 特别是应用数学有关的问题 ， 也包括基础数学 ， 计算变成了一个非常重要的工具 。
“计算数学最早解决了非常多实际工程问题 ， 现在随着人工智能技术、深度学习技术发展 ， 计算数学或者整个数学领域在某种程度上已经走到了新的关口上 。 我们怎么样更好地结合机器学习的方法或者深度学习的方法来解决很多科学问题或计算数学的问题 ， 这是非常重要的研究方向 ， 具体而言怎么样用机器学习的方法去解决传统的问题 ， 怎么样更好地优化 ， ”吴昊表示 。
【深度|同济教授吴昊：数学到了从小作坊走向工业化的新关口】据同济大学官网 ， 吴昊为同济大学数学科学学院教授、博士生导师 ， 主要从事计算数学、机器学习与计算分子生物学的交叉研究 。 具体方向包括随机过程的算子理论、生物大分子的深度学习分析以及非监督/半监督学习等 。 共发表SCI论文（包括Science、Nat. Commun.和PNAS等知名期刊）和机器学习顶级会议（NIPS、UAI和MSML等）论文20余篇 。
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