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陈彬 研究员
2021/9/24 16:35:00    

 

报告人简介:陈彬,博士,国防科技大学系统工程学院副研究员,中国仿真学会人工社会专委会副主任委员,中国社会学会计算社会学专委会委员,《系统仿真学报》编委,《Journal of Safety Science and Resilience》编委,International Workshop of EM-GIS会议执行主席。长期从事平行系统技术与仿真模拟相关领域的研究,在社会计算、平行应急管理、数据挖掘等方面开展了大量的研究工作,并取得了突出的研究成果。特别是在人工社会建模仿真、数据驱动的网络舆情建模与仿真、基于Spark的大规模Agent并行计算技术、疫情扩散计算实验等方面做出了一批有影响力的成果。在国内首次提出了平行应急管理决策计算实验体系,该体,件实时态势感知、多范式灾情建模,大场景人工社会生成等方法,利用天河超算构建了超大型人工城市(人工北京等),实现了千万级以上实体的人工社会计算实验,建立了应急决策计算实验的评估指标体系,在决策流程中支持多路径突发事件演化、多决策分支点优化分析、以及人机共进式的研讨等科学决策方法。主持国家自然科学基金4项,国家重点研发计划专题项目2项。在以上研究工作的基础上发表论文百余篇,其中SCI检索五十余篇。撰写专著两部,授权国家发明专利4项,获得中国仿真学会自然科学奖一等奖、二等奖各一项。

 

报告题目:数字孪生与平行系统

报告简介:数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应实体的全生命周期过程。数字孪生技术为实现实体和信息融合的信息物理系统(Cyber Physical System, CPS) 提供了清晰的新思路、方法和实施途径。而平行系统则主要针对社会网络、信息资源和物理空间深度融合的(Cyber Physical Social System, CPSS)。报告从两者的基本概念出发,讨论了两者的异同,并且讨论基本的共性问题,包括人工社会构建、动态数据注入、模型动态演化等。分别讨论了在人工城市体量庞大、开源数据粒度粗、难以达到Agent需要的情况下如何构建大型人工城市的问题;如何采集数据并在尽量少的观测数据的基础上确定系统状态的问题;用什么样的模型结构能够支持动态演化,实现多分辨率,如何利用复杂网络的拓扑结构变化描述演化等。在思考以上问题的基础上,介绍了人工社会应用的实践案例,包括舆情仿真案例、疫情扩散案例等。