El Dr. Li Weigang, de nacionalidad china, graduado de la Universidad Northeastern, es profesor, supervisor de doctorado y profesor distinguido de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan, y Hubei Chutian Scholar. Tiene una profunda base académica y una rica experiencia práctica en el campo de la fabricación inteligente.
El Dr. Li Weigang ha presidido y participado en varios proyectos de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China, el Plan clave de RD provincial de Hubei, el Plan de luz matutina de ciencia y tecnología juvenil de Wuhan, el Plan de talentos de East Lake 3551 Optics Valley, y proyectos corporativos de investigación científica. Estos proyectos cubren áreas como la fabricación inteligente, Internet industrial y análisis de big data. Muchas empresas han aplicado los resultados relevantes en línea, haciendo importantes contribuciones a la promoción del nivel de la tecnología de fabricación inteligente nacional.
Los resultados de la investigación del Dr. Li Weigang no solo han sido ampliamente reconocidos por la comunidad académica, sino que también han recibido atención y elogios de la industria. Su equipo de investigación tiene una rica experiencia práctica y acumulación de tecnología en el campo de la fabricación inteligente, lo que brinda un fuerte apoyo para el desarrollo de la fabricación inteligente en mi país.
Intereses de investigación de Li Weigang
Los intereses de investigación del Dr. Li Weigang incluyen principalmente el modelado, control y optimización de procesos industriales complejos, minería de big data, aprendizaje automático y algoritmos inteligentes, así como artificiales. Inteligencia y Nuevos métodos y aplicaciones del aprendizaje profundo.
En términos de modelado, control y optimización de procesos industriales complejos, se compromete a estudiar cómo establecer modelos matemáticos precisos para describir y predecir diversos fenómenos en los procesos de producción industrial, y a explorar estrategias y métodos de control efectivos. . Optimizar el proceso productivo y mejorar la eficiencia productiva y la calidad del producto.
En términos de minería de big data, aprendizaje automático y algoritmos inteligentes, se centra en cómo utilizar datos a gran escala para extraer información y conocimientos útiles, y analizar y predecir diversos aspectos del proceso de producción industrial a través de máquinas. aprendizaje y algoritmos inteligentes, tendencias y patrones para brindar apoyo a la toma de decisiones.
En cuanto a nuevos métodos y aplicaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, apuesta por estudiar cómo utilizar la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje profundo para mejorar el nivel de inteligencia de la producción industrial y optimizarlo estableciendo modelos eficientes. y algoritmos del proceso de producción, mejorar la eficiencia de la producción y la calidad del producto.