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我院首席科学家再获院士头衔,当选英国皇家工程院院士

发布时间:2023-09-21

9月20日,英国皇家工程院(Royal Academy of Engineering)2023年院士增选结果正式对外公布,我院首席科学家樊文飞当选。樊文飞院士集中国科学院外籍院士、英国皇家学会院士(FRS)、欧洲科学院院士(MAE)、英国皇家工程院院士(FREng)、英国爱丁堡皇家学会院士(FRSE)、ACM Fellow于一身,是目前唯一的华裔英国两院院士(FRS,FREng)。


Citation from Royal Academy of Engineering:

"Professor Wenfei Fan is distinguished for developing new data management theories and applying them to practice through commercial products and standards. He pioneered the field of constraints for semi-structured data, reshaped the field of data quality, and proposed new paradigms for querying big data. His work has been widely adopted by industry."

(*以上内容源自英国皇家工程院官网消息)


樊院士的理论成果已为业界熟知并被英国皇家学会等世界一流科学院认可。相对而言,这次入选英国皇家工程院是对他在工程技术方面所作贡献的表彰。这些贡献不仅体现在他领导开发的今年排名全球最快的图计算引擎,还展示于深圳计算科学研究院研发的系列基础系统


深圳计算科学研究院由樊文飞院士领衔,是深圳市重点打造的“十大基础研究机构”之一。研究院坚持“四个面向”,以“理论+工程”双轨制创新科研机制,开展世界领先的原创计算科学基础理论研究以及大数据工程领域核心技术攻关。


在科研领域,研究院已在国际顶级数据库会议/期刊发表了论文86篇,其中CCF A类74篇,学术成果比肩国际上任何大数据研究团队。这些论文旨在解决基础系统研发中遇到的问题,并已应用于研究院开发的系统中。


在产业端,研究院勇于担当,直面国产基础软件“卡脖子”难题,围绕樊院士的理论创新,在新型数据库系统、数据质量和数据价值三个方向,着力开发从理论到工程全自研的崖山、采石矶、钓鱼城三款战略性基础软件系统,全力服务国家数字经济战略。


崖山数据库系统(YashanDB),是研究院基于樊院士的有界计算理论和自适应并行计算模型,自主研发的国产新型HTAP数据库系统,从核心理论到关键系统均为中国原创,性能指标国际领先,荣获数字中国建设峰会“十大硬核科技”奖项,已在金融、政务、能源、交通、互联网、智慧城市等关键领域业务场景应用推广,致力于携手产业生态共同打造关键行业国产化的标杆示范,以领先的数字化技术赋能千行百业。


采石矶数据质量系统(RockDQ),是研究院基于樊院士提出的数据同一性、一致性、时效性、精确性、完整性原创理论模型打造的数据质量系统。系统能在超大数据量上进行规则自动发现,并有效提升结果判断的准确率。目前系统已在金融、通信、政务、物流等环境实用,在精度和效率方面大幅超越国外同类系统,为解决大数据的真实性(Veracity)难题提供了中国答案。采石矶系统顺利通过中国信通院“数据质量管理平台基础能力专项评测”以及“针对原生spark SQL的性能对比测试”,其中规则执行速度比原生Spark SQL快32倍。


钓鱼城数据分析系统(Fishing Fort),是研究院基于樊院士开创的逻辑规则与机器学习融合的统一框架打造的数据关联、因果关系分析系统。系统属于国际首创,填补了行业空白,在传统制造、网络安全、反欺诈、精准营销、风险预测和新药研发方面应用效果显著,获得各行业产业用户的高度关注,具备支撑产业数字化中实现数据价值环节的关键能力。目前,钓鱼城系统通过中国信通院图计算平台标准认证;并获得科技部全国颠覆性技术创新大赛领域赛优胜奖、总决赛优秀奖。


研究院基于樊院士理论全新研发的两个系统亦取得了重大突破:一个是大散关系统,通过综合分析多机异常时序行为关系,准确甄别网络攻击;系统取名于“楼船夜雪瓜洲渡,铁马秋风大散关”,已在某龙头企业上线,大幅提高了抗衡网络攻击的能力,御敌于国门之外。另一个是基于机器学习与逻辑推理结合的统一框架的去病系统,已应用于靶点识别、老药新用和药物相互反应分析等生物制药领域;去病系统通过计算发现的一些结果已被同期发表在Nature期刊上的论文印证;系统致敬西汉名将霍去病(匈奴未灭、何以家为),可大幅降低药物研发的成本,助力大量未被满足的临床需求的新药研发。

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