数理与统计学院：吴迪

6月12日下午，南京师范大学孙志斌教授应数理与统计学院邀请在行政楼1308为广大师生作了题为“一种模仿多生物感知和应用高阶张量分析的新机器学习方法”的学术报告。报告会由数理与统计学院院长王国强教授主持。

孙志斌教授指出传统机器学习在处理高维、多模态、强噪声数据时面临瓶颈。他独辟蹊径，将目光投向自然界亿万年的进化杰作――生物的精妙感知系统。报告深入阐释了如何从昆虫复眼（多视角整合）、蝙蝠回声定位（主动感知与抗噪）、候鸟迁徙（多源信息融合导航）等生物机制中汲取灵感，构建新型神经网络架构。这种仿生设计赋予AI模型更强的环境适应力、鲁棒性和信息处理效率。面对生物感知产生的海量多维数据（如图像序列、时空传感器数据、基因组关系网），孙志斌教授团队创新性地引入高阶张量分析这一强大的数学工具。他生动展示了张量分解、张量核方法如何超越传统矩阵的局限，有效捕捉数据内部的复杂关联与结构信息，避免“维度灾难”，为高维数据挖掘提供了坚实数学基础。

师生们围绕“如何量化生物感知机制并转化为数学模型”、“张量计算效率的工程优化”、“在特定领域（如脑科学、新材料设计）的应用可能性”等关键问题，与孙志斌教授展开了深入探讨。