研究實驗室
Structure-Aware Learning and Modeling Lab
結構導向學習與建模實驗室（別名：格物致知實驗室）
格物以察其構，致知以明其理；窮究事物之結構，拓展無盡之理解。
結構導向學習與建模實驗室致力於利用數據與問題本身的結構，建立具數學基礎的 AI 方法。我們串接直覺、數學與工程，深入研究 geometric deep learning、generative modeling、sampling、test-time guidance 與 scientific applications。我們將科學上的應用場景視為我們工作的核心試驗場，但不限於此應用。
理念
我們將直覺與觀察轉化為數學理解，將數學理解轉化為可應用的方法，再由實證深化直覺與理解。
為什麼
重要的科學與工程問題，存在於由 geometry、symmetry、hierarchy、constraints 與可觀測之 observables 所構築的結構化空間裡。我們旨在打造能善用這些內在結構的 AI 方法，跨越單純的 data-driven methods，邁向具結構意義的生成、探索與發掘。
怎麼做
我們透過一個貫通「直覺、數學、計算與實證」的循環來做研究。從對問題結構的直覺與科學觀察出發，我們運用數學與理論描述並分析其底層結構；再將這些理解轉化為可實作的方法，並以實證結果反過來修正方法及其背後的理解。
做什麼
我們致力於建構以結構為核心的資料表徵與生成理論，並開發相應的演算法；並透過探索科學與工程領域中的前沿難題，來驗證我們研發的學習與生成方法