هينغ يو من مقر凹非寺
量子位 | حساب QbitAI الرسمي
لا يزال مسار نماذج العالم يستقطب باستمرار أكثر العقول ذكاءً.
اطلعت量子位 على أنوو هايشو، الحائز على جائزة Tsinghua المرموقة عام 2022، قد بدأ بصمت هذا العام مشروعاً لنماذج العالم。
تحت اسم شركة WuYuan Tech، والتي أنجزت حتى الآن عدة جولات تمويل بسرعة، وبلغت قيمة الشركة مئات ملايين الدولارات، بينما ظهرت في قائمة المستثمرين هيئات استثمارية من الطراز الأول مثل Ant وMeituan وDachen CAIQ وXinglian وغيرها.
في فبراير هذا العام،أثار العمل البحثي GeoPT الذي يعد وو هايشو مؤلفه الأولجدلاً واسعاً في المجال التقني.
قدّم هذا العمل نموذجاً تدريبياً مسبقاً جديداً كلياً لتحسين الديناميكا، حيث يرفع الهندسة الثابتة إلى الفضاء الديناميكي عبر الديناميكا التركيبية (Synthetic Dynamics)، مما يمكّن النموذج من اكتساب الحدس الفيزيائي من خلال تعلم تطور مسارات الجزيئات على بيانات غير موسومة.
كما ضمّت قائمة مؤلفي الورقة الأستاذ المشارك الدائم في كلية البرمجيات بجامعة Tsinghuaلونغ مينغ شنغ(مشرف دكتوراه وو هايشو)، وكاي مينغ هوه من MIT،وأستاذ MITWojciech Matusik(مشرف المجموعة البحثية التي عمل بها وو هايشو بعد الدكتوراه) وغيرهم.
اطلعنا على أن وو هايشو اختار في مشروعه الريادي هذا البدء مننماذج العالم المزوّدة بقدرات النمذجة الفيزيائية.
وبحف مصادر مطلعة على شركة WuYuan Tech، فإن هذا الحل يواصل إلى حد ما المسار البحثي لـ GeoPT من حيث النهج التقني.
من هو وو هايشو؟
التحق وو هايشو بجامعة Tsinghua عام 2016 لدراسة هندسة البرمجيات بكلية البرمجيات، وبدأ من العام التالي دراسة درجة علمية ثانية في الرياضيات البحتة والتطبيقية بقسم العلوم الرياضية.
خلال صيف 2019، التحق كطالب زائر بمجموعة Visual Computing Group بجامعة هارفارد لإجراء الأبحاث تحت إشراف الأستاذ Hanspeter Pfister.
بعد تخرجه من البكالوريوس، بدأ مساره الدراسات العليا في كلية البرمجيات بجامعة Tsinghua تحت إشراف الأستاذ المشارك لونغ مينغ شنغ.
ركّزت أبحاث مجموعة لونغ مينغ شنغ المبكرة على التعلم الانتقالي (Transfer Learning)، ثم تحولت لاحقاً إلى النماذج الأساسية الزمنية والتنبؤ الزماني-المكاني وAI for Science ونماذج العالم متعددة الوسائط وغيرها.
في 2022، حصل وو هايشو على منحة Tsinghua للتميز من الدرجة الأولى.
فمن المؤكد أن قيمة جائزة Tsinghua للتميز معروفة على نطاق واسع، وقد حصل عليها سابقاً يانغ جي لين مؤسس Moonshot AI، وتشن لي جي من OpenAI، ويao شون يو من Google (تشير الشائعات إلى أنه غادرها ليتأسس شركة RSI)، وتشاو يو من Sand.ai، وليو سونغ مينغ من LiberAI وغيرهم.
وفي وقت مناقشته لجائزة التميز، كان وو هايشو قد نشر 7 أوراق بحثية في مؤتمرات ومجلات من فئة CCF-A مثل ICML وNeurIPS وIEEE TPAMI، منها 6 أوراق كمؤلف أول أو مؤلف أول مشترك.
كان في ذلك الوقت نتيجته البحثية الأساسية هي Autoformerوهو العمل الذي دمج لأول مرة بشكل منهجي ومتعمق فكرة تحليل السلاسل الزمنية مع آلية انتباه محسّنة، ووصف بأنه نموذج معلم في التنبؤ طويل الأمد للسلاسل الزمنية (LSTF).
بعد Autoformer، نشر أعمالاً أخرى منها PredRNN و Corrformer و Transolver و GeoPT.
ابتداءً من عام 2025، انتقلإلى MIT CSAIL للعمل كباحث ما بعد الدكتوراهوكان GeoPT هو عمله المميز في تلك الفترة.
خلال هذه الفترة، كان مشرف وو هايشو في مرحلة ما بعد الدكتوراه Wojciech Matusik عالماً بارزاً في مجال التصميم والتصنيع الحاسوبيين. يشمل بحثه اتجاهات متعددة مثل رسوميات الحاسوب والتصنيع الحاسوبي والروبوتيات، ويسعى إلى ربط العالم الرقمي بالتصنيع الفيزيائي عبر الخوارزميات.
يُذكر في الصفحة الشخصية الحالية لوو هايشو أنتركيزه البحثي موجّه بشكل رئيسي إلى التعلم العميق والتعلم الآلي العلمي، بهدف بناء مبادئ قابلة للتوسع للأنظمة الفيزيائية。
يركز بحثه على موضوعين رئيسيين هما الأنظمة الفيزيائية والأنظمة الديناميكية، وينقسم بشكل أساسي إلى الاتجاهات الثلاثة التالية:
شبكات أساسية قابلة للتوسع قائمة على المبادئ الفيزيائية (Autoformer و Corrformer و Transolver)
نماذج أساس فيزيائية من الطرف إلى الطرف (TimesNet و Unisolver و GeoPT)
أنظمة تعلم علمي واعية بالمجال (Flowformer و Transolver++ و FlashBias)
حتى الآن، بلغ عدداستشهاداته في Google Scholar 29611。
روابط مرجعية:
[1]
https://wuhaixu2016.github.io/
[2]
https://scholar.google.com/citations?user=oLL_x0wAAAAJ&hl=en
[3]
https://people.csail.mit.edu/wojciech/
[4]
https://www.thss.tsinghua.edu.cn/info/1023/2032.htm