贾鹏

研究方向

(1)面向基础科学，开展人工智能与公众科学结合的图像处理新范式研究;

(2)面向国家需求，开展数字孪生和人工智能结合的智能光学系统研究。

个人简历

贾鹏2008年本科毕业于南京理工大学，2013年博士毕业于南京大学，同年入职太原理工大学。贾鹏面向国家需求和大科学工程开展观测系统模拟和数据处理研究工作，针对望远镜观测模拟、状态感知和数据处理提出了多项关键理论，成体系地建立了数据驱动的望远镜状态感知和模拟技术；建立了国内首个天文图像大模型，实现了天文图像大模型与公众科学结合的新型图像智能处理框架，获得了大量原创科学发现。以第一/通讯作者在SCI/EI期刊发表国内外学术期刊发表论文85篇，授权国家发明专利12项，在NeurIPS、SPIE Astronomical Telescopes +   Instrumentation及中国天文学年会等国内外学术会议上做报告20余次，在国家天文科学数据中心（National Astronomical Data Center）发布应用软件10件，被国内外天文工作者广泛应用于军、民、商用各类天文望远镜的预研和数据处理任务中。

主持科技部重点研发计划青年科学家项目1项，国家自然科学基金3项，省部级项目5项，各类横向项目20余项。作为主要成员参与法国ANR-APPLY项目、欧洲南方天文台40米欧洲极大望远镜（ELT）点扩散函数重构工作组、英国Durham大学ELT MOSAIC多目标自适应光学系统团队。申请人建立了太原理工大学智能光学成像实验室，带领团队参与了包括大光学红外望远镜（LOT）、平方公里阵（SKA）、空间站巡天望远镜（CSST）和爱因斯坦探针（EP）等多个项目。2018年入选首批山西省“三晋英才”支持计划青年优秀人才，2021年入选中国天文学会信息化工作委员会优秀青年，2022-2023年度国家天文科学数据中心青年数据科学家，主持项目“地基巡天光学望远镜成像技术”获2022年山西省科学技术进步二等奖，排名1/8。

贾鹏是智能光学成像小组负责人，小组具体情况详见：http://aojp.lamost.org/ 。

学术兼职

担任中国天文学会信息化工作委员会委员，天文数据处理领域权威期刊（Astronomy and computing），SPIE   Early Career Research Board成员，英伟达（NVIDIA）深度学习研究院导师

教学及指导研究生

主讲课程：《光学软件基础及应用》《人工智能导论》

主编教材：无

教学获奖：无

研究生指导：获互联网+创新创业大赛山西省金奖、华为杯人工智能大赛全国三等奖等。

科研项目及科研成果

承担的科研项目：
  1. 多波段时域天文图像智能处理软件（项目编号：2023YFF0725300），科技部重点研发计划青年科学家项目，200万元，2024.01-2026.12

2. 利用人工智能技术对时域测光巡天数据进行目标提取的关键技术研究（项目编号：12173027），国家自然科学基金委员会面上项目，64万元，2022.01-2025.12

3. 空间光干涉模拟和图像重构算法研发，企业委托项目，16万元，2023.11-2024.11

4. SKA前景目标检测软件及开发，企业委托项目，60万元，2022.01-2024.12

5. 多色成像图像质量检测算法，企业委托项目，31万元，2022.01-2024.12

代表性论文：

1. Jia, P.,   Liu, W., Liu, Y. and Pan, H., 2023. Target Detection Framework for Lobster   Eye X-Ray Telescopes with Machine-learning Algorithms. The Astrophysical   Journal Supplement Series, 264(2), p.43.

2. Jia, Peng, Qiwei Jia,   Tiancheng Jiang, and Jifeng Liu. "Observation Strategy Optimization for   Distributed Telescope Arrays with Deep Reinforcement Learning." The   Astronomical Journal 165, no. 6 (2023): 233.

3. Jia, P.,   Lv, J., Ning, R., Song, Y., Li, N., Ji, K., Cui, C. and Li, S., 2024. Image   restoration with point-spread function regularization and active learning.   Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 527(3), pp.6581-6590.

4. Jia, P.,   Sun, R., Li, N., Song, Y., Ning, R., Wei, H. and Luo, R., 2022. Detection of   Strongly Lensed Arcs in Galaxy Clusters with Transformers. The Astronomical   Journal, 165(1), p.26.

5. Jia, P., Wang, W., Ning, R. and Xue, X.,   2022. Digital twin of atmospheric turbulence phase screens based on deep   neural networks. Optics Express, 30(12), pp.21362-21376.

6. Jia, P.,   Wu, X., Li, Z., Li, B., Wang, W., Liu, Q., Popowicz, A. and Cai, D., 2021.   Point spread function estimation for wide field small aperture telescopes   with deep neural networks and calibration data. Monthly Notices of the Royal   Astronomical Society, 505(4), pp.4717-4725.

7. Jia, P.,   Ma, M., Cai, D., Wang, W., Li, J. and Li, C., 2021. Compressive   Shack–Hartmann wavefront sensor based on deep neural networks. Monthly   Notices of the Royal Astronomical Society, 503(3), pp.3194-3203.

8. Jia, P.,   Ning, R., Sun, R., Yang, X. and Cai, D., 2021. Data-driven image restoration   with option-driven learning for big and small astronomical image data sets.   Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 501(1), pp.291-301.

9. Jia, P., Liu, Q. and Sun, Y., 2020.   Detection and classification of astronomical targets with deep neural   networks in wide-field small aperture telescopes. The Astronomical Journal,   159(5), p.212.

10. Jia, P.,   Huang, Y., Cai, B. and Cai, D., 2019. Solar image restoration with the   CycleGAN based on multi-fractal properties of texture features. The   Astrophysical Journal Letters, 881(2), p.L30.

授权专利：

1.基于自适应光学系统点扩散函数重建的图像盲卷积方法, 2016年5月25日, ZL201410026675.3.  

2.基于衍射光学元件的通用型大气湍流相位屏的设计方法, 2017年01月18日, ZL201410495995.3.  

3. 自适应光学系统可动导引星最优位置实时规划方法，2019年11月05日，ZL201911072944.9。

4. 一种基于深度神经网络的对含纹理退化图像的复原方法，2018年11月14日，ZL201811349795.1。

5. 基于深度神经网络的稀疏图像内关键目标测光定位方法，2021年06月07日，ZL202110635241.3。

6. 一种面向工业现场环境的交互式监控方法，2019年11月05日，ZL201911073530.8。

7. 一种基于多辨识设备的井下工人全景监控方法，2019年03年25日，ZL201910225384.X。

8. 一种基于数字孪生技术的类复眼光电系统的构建方法，2021年02月22日，ZL202110196442.8。

9. 一种以适配目标信息提取算法为目的光学系统智能设计方法，2021年06月10日，ZL202110647335.2。

10. 一种基于空间目标图像数据库的非合作目标图像盲复原方法，2019年09月02，ZL201910821035.4。

科研获奖：
  1. 2022年度山西省科技进步二等奖（1/8）

2.中国天文学会信息化工作委员会优秀青年

3.国家天文科学数据中心青年数据科学家

4. 山西省“三晋英才”

5. 2019年，获首届全国高校VR课件设计与制作大赛全国一等奖

联系方式

  Email: robinmartin@126.com