• 基于最优传输的深度学习与微分方程耦合理论

• 反应扩散方程与泛函微分方程的动力学理论

• 数据、时间、空间宿主异质性对传染病动力学的影响

• 复杂生物现象的多尺度建模；AI for Mathematical Biology

AI for Science是近几年非常前沿的话题，是一种数据和机理融合的新科研范式，许多顶尖的科学家坚信这是应用数学新时代的曙光，发生在当下的科技革命。深度学习与传染病动力学耦合理论是AI for Sicence在生物数学领域的体现，这种机理和数据融合的方法可以为传染病从基因到群体多尺度的建模提供新思路，进而服务于人民生命安全和身体健康，与国家重大战略息息相关。