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个人简介

李志鹏,澳大利亚国立大学博士,深圳北理莫斯科大学人工智能研究院博士后,曾在澳大利亚国立大学担任研究助理。研究方向聚焦于人工智能方法在工程数据中的建模与分析,包括机器学习算法设计、结构化与非结构化数据建模、多源信息融合与可解释性分析等。在博士及工作期间,参与多个跨学科科研项目,包含机器学习算法在金属材料设计与优化领域中的应用,形成了较为系统的算法研发与工程集成经验。已在 Journal of Materials Science & Technology、npj Computational Materials、npj Materials Degradation 等期刊发表多篇学术论文,研究内容涵盖数据驱动建模方法、跨领域预测分析与智能推理应用等方向。

研究领域

工程数据智能建模,生成式设计,材料性能预测分析,大语言模型

教育经历

2020.11 – 2024.06,澳大利亚国立大学,计算机科学,博士

2018.07 – 2020.06,澳大利亚国立大学,计算机科学,硕士

2014.01 – 2018.05,宾夕法尼亚布鲁姆斯堡大学,物理学,学士

工作经历

2019.11 – 2020.11,澳大利亚国立大学,研究助理

代表论文

[1] Z. Li, W.T. Nash, S.P. O'Brien, Y. Qiu, R.K. Gupta, N. Birbilis. "cardiGAN: A generative adversarial network model for design and discovery of multi principal element alloys". Journal of Materials Science & Technology, 2022.

[2] Z. Li, N. Birbilis. "NSGAN: A non-dominant sorting optimisation-based generative adversarial design framework for alloy discovery". npj Computational Materials, 2024.

[3] J.A. Yuwono, X. Li, T.D. Doležal, A.J. Samin, J.Q. Shi, Z. Li, N. Birbilis. "A computational approach for mapping electrochemical activity of multi-principal element alloys". npj Materials Degradation, 2023.

[4] Z. Li, S. Li, N. Birbilis. "A machine learning-driven framework for the property prediction and generative design of multiple principal element alloys". Materials Today Communications, 2024.

[5] Z. Li, N. Birbilis. "Multi-objective optimization-oriented generative adversarial design for multi-principal element alloys". Integrating Materials and Manufacturing Innovation, 2024.

[6] Z. Li, Z.R. Zeng, R. Tan, M.L. Taheri, N. Birbilis. "A database of mechanical properties for multi principal element alloys". Chemical Data Collections, 2023.

[7] M. Ghorbani, Z. Li, Y. Qiu, P. Marcus, J.R. Scully, O. Gharbi, H. Luo, R.K. Gupta, .... "Current progress in aqueous corrosion of multi-principal element alloys". Metallurgical and Materials Transactions A, 2024.

[8] Z. Li, S. Li, G. Hinchcliffe, N. Maitless, N. Birbilis. "Automated architectural space layout planning using a physics-inspired generative design framework". arXiv preprint, 2024.

[9] M. Ghorbani, Z. Li, N. Birbilis. "Revolutionising inverse design of magnesium alloys through generative adversarial networks". arXiv preprint, 2023.

[10] M. Ghorbani, Z. Li, Y. Qiu, P. Marcus, J.R. Scully, O. Gharbi, H. Luo, R.K. Gupta, .... "Current progress in corrosion of multi-principal element alloys". arXiv preprint, 2024.