CIS背景提升:对不起!这是一份迟到的“专业填报指南”

CIS背景提升:2018年11月,美国商务部发布一份清单,要对神经科学、生物技术、量子计算、先进材料、超高音速动力学、AI(人工智能)、机器人等14项涉及国家安全和前沿科技进行出口管制,并向公众征求意见。这份清单堪称美国最严技术出口管制清单!

一时间,不仅是很多科研工作者和大学老师关注到了这份名单,还有很多普通民众也注意到了。有人说,这简直就是给高考考生出了一份“专业填报指南”啊,这些被出口管制的专业可都是当下最尖端的新兴科技行业,前景非常广阔!

而且,你会发现这些当下最时髦、最尖端的科技行业,也大都是新兴的交叉学科。比如人工智能、生物信息及神经科学就是典型的交叉学科,而量子计算是量子力学与计算机科学深度结合的产物,计算材料学是利用计算机进行数据模拟和计算,来为材料学研究服务……

交叉学科

“交叉学科”(Interdisciplinary)是美国哥伦比亚大学心理学家伍得沃斯(R.S.Woodworth)于1926年首创的一个专门术语,指称超过一个学科范围的研究活动。

交叉学科并不是新名词,实际上,国内外许多高校或科研机构一直在推进跨学科研究,建构跨学科中心,打破大学的院系边界、学科壁垒。而且,越顶级的学校,越是允许和鼓励学生探索学科之间的交叉,而不是把自己完全限制在单一领域之下。

当前,社会进入前所未有的快速发展期,问题复杂化程度不断加深,依靠单一学科领域的知识已经无法有效解决,以问题为导向、开展交叉学科的研究成为科学研究的重要发展趋势。事实已经证明,现代重大突破性研究成果的取得是建立在多个学科高度交叉融合的基础之上的。

跨学科交叉研究到底有多重要呢?

有一项统计数据表明,在近100年的300多项诺贝尔自然科学奖中,有近半内容是跨学科交叉研究的成果。比如,2017年诺贝尔化学奖颁给了几个研究生物课题的物理学家,经济学奖获奖者研究的是心理学和经济分析相结合的“行为经济学”。

物理学家Jacques Dubochet、Joachim Frank、Richard Henderson,因研发冷冻电镜技术荣获 2017 年诺贝尔化学奖。

交叉学科,一般都是应用和就业导向性非常明显的,是就业市场的新宠儿。从未来就业看,这些正在迅猛发展的新兴交叉学科至少有以下三点优势:

交叉学科优势

1

可选择的行业多,就业面广

2

跨学科人才不可替代性高,是人才市场上的稀缺资源

3

更容易在这些新产生的行业中做出成绩,成为行业领头人

4

在科研机构和应用领域均受青睐

比如,生物信息工程的就业前景相当不错。与之相关的职位例如基因排序、数据应用、计算机软件工具、设计和开发新药、以及基因表达和人类疾病等领域都需要这样的人才。难怪布朗大学的Sorin Istrail教授将21世纪称为“生物学世纪”。

“从就业方面讲,拥有计算生物学或者生物信息学学位的人有着巨大的机会。这方面工作的演化过程也很有意思。过去这方面的工作机会大多是在科研机构,而现在的趋势是更多地流向应用领域,而且既影响到研究资金的流向,也影响到医疗保健、统计和计算机应用等各个领域的走向。”

——布朗大学计算分子生物学中心主任Sorin Istrail

当然,交叉学科研究通常面临着更多挑战和更高的学术风险,但是,只有积极走出学科的舒适区,掌握了不同学科的知识,才能提出建设性的想法,培养批判性思维能力。具有在面对特定问题的时候,把知识相互迁移,找到自己独特的解决问题的方法的能力。

如果你对多个领域感兴趣、有跨学科研究的兴趣,或者你想转专业跨专业深造,又或者你想从事这些时髦又尖端的交叉学科行业工作,那么,快来跟着CIS线上项目的这些美国名校导师做交叉学科研究项目吧!

CIS线上科研项目

交叉学科研究项目特辑

神经科学——意识和记忆力的探索

课程描述:

本课程将介绍心理学和行为神经科学的各种主题,最终目的是帮助学生设计自己的研究。研究主题将涉及:拖延有效吗?(集中学习和间隔学习对记忆或行为表现的影响)短期记忆(或注意力)会随着我们年龄的增长而改变吗?睡眠(或缺乏睡眠)如何影响学习和/或记忆(或注意力)?运动能改善学习和记忆吗?联觉及其普遍性。当某种特定的感觉被剥夺时,其他的感觉会增强吗?

课程后半段学生将能够设计一项研究,收集数据,分析数据,并根据结果得出结论。最终以小组形式在期末口头报告和书面报告中陈述他们的研究项目。

项目导师:

Nanthia Suthana

加州大学洛杉矶分校神经科学教授

她是使用计算机模拟人类的记忆系统领域权威专家;特定部位的深部脑刺激增强记忆力技术专利和无线植入式系统以及恢复内存的技术方法专利的发明者,被评为“21 世纪最有价 值的人类发明”之 一;曾获 UCLA 大脑研究协会杰出研究科学家奖和AAMC 早期女性 医学研究大奖。

神经科学家利用虚拟现实的力量来解开记忆的奥秘

2015年,Nanthia Suthana教授招募了一支精湛的生物工程,神经科学,计算机科学和物理专家团队,帮助设计加州大学洛杉矶分校的虚拟现实实验室。2017年,她是世界上第一批利用VR的力量解开人的大脑如何编码和检索记忆的神经科学家之一。这一研究的最终目标是开发治疗工具,来恢复患有阿尔茨海默症,创伤性脑损伤和其他疾病的人的记忆。

相关链接:http://newsroom.ucla.edu/stories/neuroscientist-harnesses-the-power-of-virtual-reality-to-unlock-the-mysteries-of-memory

计算生物学:机器学习在生物统计中的应用

课程描述:

本课程主要介绍分子生物学。课程分为四章:1.序列比对;2.组合模式匹配;3.进化树;4.机器学习方法—隐马尔科夫模型。每一章都专门讨论一类与DNA、RNA和蛋白质序列分析及其分子生物学功能相关的基本计算问题。每一章中的旅程都是由一组最美丽的算法驱动的。这里的“美丽”算法是指一种严谨、实用和有用的算法。

项目导师:

Sorin Istrail

布朗大学计算机系终身教授

布朗大学首席教授、终身荣誉教授;布朗大学计算机学院副主席(主管科研);由于在人类基因组计划中的计算机方面的突出贡献, 曾连续三年获得美国最高科学奖项之一国家科学基金会二等奖;在2000 年破解著名的三维伊辛模型问题,获布朗大学终身称号,并以Istrail命名美国国家级生物计算实验室;前任 Sandia 美国国家实验室生物研究系统主任。

量子计算——量子力学与量子计算机研究

课程描述:

本课程旨在向学生介绍量子力学和量子计算的基本概念。将讨论量子力学的实验动机,薛定谔方程和能量量子化,学习如何将量子力学应用于二能级系统,并讨论EPR悖论和贝尔不等式。然后还会介绍量子位元,讨论计算的电路模型,并给出量子算法的例子。本研究项目将包括学生在 IBM 量子体验网站上学习为量子计算机构建代码。

项目导师:

Thomas Carlos Mehen

杜克大学物理系终身教授

教授研究方向为量子色动力学和有效场论在强子物理学问题中的应用;他主导开发了被用于计算玻色 - 爱因斯坦凝聚物能量密度的三体修正技术;曾获得美国能源部核物理杰出青年研究员荣誉。

天体物理——引力力学研究

课程描述:

本课程向学生介绍运动与重力力学的定量描述,尤其是应用于行星与系外行星轨道与太空旅行。目标是让学生发展他们的物理直觉,他们的问题解决能力和他们对一些天体物理学的理解。学生将获得定量和批判性思维的实践,了解科学方法的价值以了解我们周围的世界。本着这一精神,我们将努力强调我们对物理学的理解是如何从少量的一般原理发展而来的,而不是一堆无关的事实和公式。

项目导师:

Gregory Tucker

布朗大学物理系终身教授

美国知名天体物理学家,美国天文学会,物理协会终生会员;美国科学促进协会(AAAS) 荣誉会员, 前 NASA Spaceight Center 成员;2017 年 获 得 “2018 Breakthrough Prize in Fundamental Physics (co-recipient with WMAP Science Team)”;目前帮助NASA研究“探测外行星大气的三维性质”课题。

计算材料:使用计算机在原子层面模拟材料的性能

课程描述:

本课程将向学生介绍原子尺度下基本材料计算机模型的发展。首先,学生将接受材料物理基础理论的深入教学。然后,学生们将以小组的形式开发一个更复杂的具体的材料过程的计算机模型,并写一份详细的报告。课程目标是学习材料模拟中的多个时空尺度,以及将它们联系起来的基本理论。此外,学生将学习执行和提出与每种技术相关的基本算法。

项目导师:

Jaime Marian

加州大学洛杉矶分校机械航天工程和材料工程终身教授

美国计算机机械工程协会首席科学家;2016年“从原子尺度到微观结构的错位和硬化过程建模材料”国际大会组织者及重要演讲嘉宾;专著《中子辐射的带电粒子辐照形成的材料表征中的损伤研究》;曾荣获美国能源部颁发的材料领域贡献大奖。

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