上一篇 陈凯
陈星宇 下一篇
陈祥
北京中关村学院导师
陈祥，北京中关村学院特聘副研究员，本科和博士毕业于清华大学电子工程系。加入两院之前，曾在华为诺亚方舟实验室工作，主要从事使用AI和优化算法进行数据驱动的建模仿真和优化控制的工作，对象包括简单物理系统（电磁、结构、材料的代理仿真和优化设计）和复杂工业系统（蜂窝网络、数据中心网络、光网络、室内环境、电网、计算集群的基于深度学习的感知、建模、参数优化和最优控制）等方面开展算法研究工作，并面向华为的通信、终端、芯片、计算、车业务落地。发表NeurIPS论文3篇、SCI期刊5篇、其他会议论文6篇，获国家发明专利授权9项。
个人主页链接：https://xiangchen-dvi.github.io/
个人主页链接：https://xiangchen-dvi.github.io/
I. 研究方向
1. 数据驱动和机理驱动融合建模，及其在通用场景和垂域（材料、医疗、力学）的应用。
2. 3D表征及其在2B（CAD、CAE）和2C（世界模型）场景下的代理仿真器、生成模型的构建和反向设计（PDE约束优化、3D重建）。
3. 科学基础模型、多模态4STEM。
II. 教育经历
2012-2017 清华大学电子工程系 博士研究生
2008-2012 清华大学电子工程系 本科生
III. 工作经历
2025-至今 北京中关村学院 AI4Science学部科学计算方向 特聘副研究员
2017-2025 华为诺亚方舟实验室 AI算法研究员
IV. 承担科研项目
Neural Physics Engines，华为，2020年6月-2023年6月，项目负责人
V. 代表性学术论文
[1] Wenbin Song, Mingrui Zhang, Joseph G Wallwork, Junpeng Gao, Zheng Tian, Fanglei Sun, Matthew Piggott, Junqing Chen, Zuoqiang Shi, Xiang Chen, and Jun Wang. M2n: Mesh movement networks for pde solvers. Advances in Neural Information Processing Systems, 35:7199–7210, 2022.
[2] Mingrui Zhang, Chunyang Wang, Stephan C Kramer, Joseph G Wallwork, Siyi Li, Jiancheng Liu, Xiang Chen, and Matthew Piggott. Towards universal mesh movement networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 37:14934–14961, 2024.
[3] Zhanghao Zhouyin, Xiang Chen, Peng Zhang, Jun Wang, and Lei Wang. Automatic differentiable nonequilibrium green’s function formalism: An end-to-end differentiable quantum transport simulator. Physical Review B, 108(19):195143, 2023.
[4] Xihan Li, Xiang Chen, Rasul Tutunov, Haitham Bou Ammar, Lei Wang, and Jun Wang. Online pca in converging self-consistent field equations. Advances in Neural Information Processing Systems, 36:48138–48149, 2023.
[5] Guochang Lin, Fukai Chen, Pipi Hu, Xiang Chen, Junqing Chen, Jun Wang, and Zuoqiang Shi. Bi-greennet: learning green’s functions by boundary integral network. Communications in Mathematics and Statistics, 11(1):103–129, 2023.
VI.学术兼职
2022-至今 ICML / NeurIPS / ICLR审稿人
VII. 行业贡献
基于MeshGraphNet、Graph Transformer、Diffusion等技术的电场、电路、结构仿真的代理仿真器、生成模型、优化器，落地华为终端产品线硬工仿真优化平台，并在实际业务中获得广泛使用。
基于可微分物理模型的电磁代理仿真器和优化器，落地华为海思射频芯片仿真优化平台，并在实际业务中获得广泛使用。
基于Model-Based RL的白色家电节能控制算法，落地海思MCU芯片，并向白色家电厂商形成销售。
基于机器学习、基础模型、优化算法的无线基站节能，落地华为无线产品线MAE设备。