算场科技

周洪超从2004年至2008年就读于清华大学，在基础科学班获得数学物理本科、在智能与网络化研究中心师从管晓宏院士获得控制硕士学位； 从2008年至2012年就读于美国加州理工学院，在Jehoshua (Shuki) Bruck教授的并行分布式系统实验室从事算法研究，获得电子工程硕士和博士学位； 2012年，加入美国麻省理工学院电子工程与计算机系，在Gregory Wornell教授的信号、信息与算法实验室从事博士后研究。2015年起任山东大学信息科学与工程学院教授，是山东大学工业数据智能研究中心主任。

研究方向包括人工智能和机器学习、信息论和编码、安全隐私等以及它们在智能系统、计算存储系统、安全和光电仿真的应用，尤其对算法、系统和底层物理的交叉感兴趣。他是国家重点研发计划项目首席科学家，曾获得加州理工学院最佳博士奖 Charles Wilts Prize [博士论文], 国家高层次青年人才等。

除了理论和算法研究，他也具有丰富的系统工程研发和产业经验，研发了大数据云协同分析平台、多个工业AI决策系统、光电芯片云仿真平台、IBM smartcloud Docs等，并落地应用；他也是算场科技的联合创始人兼首席科学家，打造新一代的数据AI云基础设施。

研究工作包括：

(1) AI和深度学习. 提出新的AI模型"激活学习", 基于简单的本地学习规则在一些任务上达到或超过反向传播的性能, 用于异常检测等场景；研究无监督/自监督学习，包括基于重构的无监督学习、3D视觉、AI芯片仿真设计等。

(2) 安全和隐私. 提出了"网络信息论安全", 首次将香农的信息论安全理论从点对点通信拓展到了任意网络; 提出一个高效的隐私计算算法。

(3) 随机与计算. 提出了首个最优的从任意马尔可夫序列中提取随机数的算法(由诺奖得主Paul Samuelson提出的40年开放问题) , 以及新的随机计算模型 。

(4) 存储和通信编码. 提出了平衡调制(动态读阈值)、系统次序调试等编码方法, 首次将平衡码引入存储设备提升存储效率，提出了分层纠错编码协议使得高效的高维量子通信成为可能。

对智能算法和数据系统等感兴趣的同学可以发邮件到hongchao at sdu.edu.cn