姓名：王舒禹，性別：男，出生年月：1991.06學(xué)位：博士，職稱：副教授，導(dǎo)師類型：碩士導(dǎo)師,項(xiàng)目博士導(dǎo)師，海外引進(jìn)人才。
聯(lián)系方式
電子郵件：wangshuyu@neuq.edu.cn；vincentwang622@126.com
研究方向
多模態(tài)柔性傳感、軟體機(jī)器人智能感知、AI賦能的聚合物研究
感知能力是機(jī)器人與環(huán)境實(shí)現(xiàn)智能交互的基礎(chǔ)，也是當(dāng)前人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向。軟體機(jī)器人作為新一代機(jī)器人技術(shù)的重要代表，其感知能力仍存在顯著瓶頸。發(fā)展具有多模態(tài)感知能力的軟體機(jī)器人，已成為推動(dòng)機(jī)器人向更高層次智能邁進(jìn)的核心挑戰(zhàn)。
近年來，本人致力于多模態(tài)仿生傳感與類腦信號(hào)處理的研究，重點(diǎn)探索軟體機(jī)器人離子皮膚在智能感知中的應(yīng)用。研究從神經(jīng)系統(tǒng)中汲取靈感，揭示感知編碼與處理的底層機(jī)制，逐步形成了離子凝膠柔性傳感與貝葉斯大腦主動(dòng)感知兩大研究體系。相關(guān)工作旨在提升軟體機(jī)器人的仿生感知能力，彌合機(jī)器人感知與控制之間的鴻溝，為具身智能的實(shí)現(xiàn)提供理論與技術(shù)支撐。
教育背景
2009.09-2013.06華中科技大學(xué)
2013.08-2017.08紐約州立大學(xué)石溪分校（SUNY Stony Brook University）,師從Prof. Lei Zuo
工作履歷
2017.09-2018.12 Gloabalfoundries（芯片制造公司）高級(jí)工程師
學(xué)術(shù)兼職
EEIS 2024 電氣電子與信息科學(xué)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議程序委員會(huì)主席
RICAI 2022機(jī)器人、智能控制與人工智能國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議委員會(huì)成員
American Journal of Artificial Intelligence 編委成員
《人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)》編委
Micromachines專題顧問委員會(huì)成員
JoVE客座編輯并舉辦專欄
Advanced functional materials、Advanced Science、 Information fusion等SCI期刊審稿人，審稿七十余次。
中國(guó)微米納米技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)員、中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)會(huì)員、國(guó)際仿生協(xié)會(huì)會(huì)員、IEEE會(huì)員
科研情況
【在研項(xiàng)目】
中央引導(dǎo)地方項(xiàng)目，用于凝膠壓感、熱感模態(tài)解耦的深度算子網(wǎng)絡(luò)研究，主持
【結(jié)題項(xiàng)目】
國(guó)自然青年項(xiàng)目，基于超低熱導(dǎo)微腔體的高精密單細(xì)胞熱傳感方法研究，主持
河北省綠色通道項(xiàng)目，為加快藥物研發(fā)的微納量熱計(jì)研究，主持
中央高校基本業(yè)務(wù)費(fèi)，高通量高精度微納量熱計(jì)研究，主持
中央高校基本業(yè)務(wù)費(fèi)，超低熱導(dǎo)的高精密細(xì)胞熱傳感方法研究研究，主持
獎(jiǎng)勵(lì)與榮譽(yù)
2025年，作為指導(dǎo)老師獲得全國(guó)大學(xué)生計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)大賽全國(guó)二等獎(jiǎng)
2025年，作為指導(dǎo)老師獲得中國(guó)Triz杯大學(xué)創(chuàng)新方法大賽獲得省一等獎(jiǎng)
2022年，Wiley Open Science Excellent Author Program Award（全國(guó)一個(gè)季度五人）
2023年，威尼斯wnsr9778秦皇島分校年度潛力新星獎(jiǎng)
2022年，RICAI學(xué)術(shù)會(huì)議最佳口頭匯報(bào)獎(jiǎng)
2022年 威尼斯wnsr9778優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教師
2021年 互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽省銀獎(jiǎng)指導(dǎo)老師
2021年 河北省大中學(xué)生科技創(chuàng)新能力項(xiàng)目指導(dǎo)教師
2020年 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽指導(dǎo)老師獲校級(jí)第二名
2019年 雙語教學(xué)競(jìng)賽校第一名
2014年ASME travel award
2013年Stony Brook University scholarship award
學(xué)術(shù)成果
研究成果登上Advanced Materials等國(guó)際高影響力刊物，總共發(fā)表共論文50余篇，其中第一作者、通訊作者24篇，單篇最高影響因子27.3，H指數(shù)20。研究成果得到美國(guó)、澳大利亞、韓國(guó)、中國(guó)等國(guó)家院士的引用或積極評(píng)價(jià)。
【代表性學(xué)術(shù)論文】
1. S. Wang*,D.Liu,F. Changzeng, and et al. “Predictive Body Awareness in Soft Robots: a Bayesian Variational Autoencoder Fusing Multimodal Sensory Data”, IEEE Transactions on Robotics. doi: 10.1109/TRO.2025.3610170 (已被接收，IF 10.5, 中科院1區(qū)機(jī)器人頂刊, JCR Q1，在類腦多模態(tài)信號(hào)融合機(jī)理方面取得突破，為解決機(jī)器人多模態(tài)融合的難題找到理論法則)
2. S. Wang*, T. Yang, D. Zhang, Q. Hua, and Y. Zhao, “Unveiling Gating Behavior in Piezoionic Effect: toward Neuromimetic Tactile Sensing,”Advanced Materials, vol 36,36, p. 2405391, Jul. 2024, doi: 10.1002/adma.202405391. (IF 27.4, 中科院1區(qū)材料頂刊，JCR Q1，揭示了水凝膠中離子壓電效應(yīng)的門控行為機(jī)理，為離子皮膚仿神經(jīng)感知提供新視角)
3. S. Wang*, H. Zhen, H. Zhao, D. Zhang, and H. Yue, “Visual-tactile inference in soft grippers leveraging piezoionic hydrogels and neuromorphic computing,” Chemical Engineering Journal, p. 167677, Aug. 2025, doi: 10.1016/j.cej.2025.167677. (IF 13.2, 中科院1區(qū)，JCR Q1，發(fā)現(xiàn)離子皮膚傳感與仿神經(jīng)形態(tài)計(jì)算可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人視觸覺跨模態(tài)感知)
4. H. Yue, S. Wang*, X. Sha, and Q. Wang, “Discovery of polymers with high bulk modulus and low thermal conductivity using a hybrid generative pipeline,” Chemical Engineering Journal, vol. 518, p. 164763, Aug. 2025, doi: 10.1016/j.cej.2025.164763. (IF 13.2, 中科院1區(qū)，JCR Q1，實(shí)現(xiàn)AI助力的高性能新聚合物材料發(fā)現(xiàn))
5. S. Wang*, D. Zhang, A. Wang, and T. Yang, “Exploration of deep operator networks for predicting the piezoionic effect,” The Journal of Chemical Physics, vol. 162, no. 11, p. 114901, Mar. 2025, doi: 10.1063/5.0246530. (中科院2區(qū), JCR Q1，提出觸覺可視化新范式)
6. S. Wang*, H. Yue, and X. Yuan, “Accelerating Polymer Discovery with Uncertainty-Guided PGCNN: Explainable AI for Predicting Properties and Mechanistic Insights,” J. Chem. Inf. Model., vol. 64, no. 14, pp. 5500–5509, Jul. 2024, doi: 10.1021/acs.jcim.4c00555. (IF 5.6, 中科院2區(qū)Top, JCR Q1)
7. S. Wang*, H. Zhen, S. Duan, and X. Sha, “Fluidic feedback for soft actuators: an electronic-free system for sensing and control,” Bioinspir. Biomim., vol. 20, no. 1, p. 016025, Dec. 2024, doi: 10.1088/1748-3190/ad9f02. (JCR Q1)
8. S. Wang*, H. Tang, Y. Zhao, and L. Zuo, "BayeStab: Predicting effects of mutations on protein stability with uncertainty quantification," Protein Sci.,31, p. e4467, (2022).(IF 8.0, JCR Q1)
9. S. Wang*, S. Duan, T. Yang, Z. He, Z. Xia, and Y. Zhao, “A self-powered strain sensor utilizing hydrogel-nanosheet composites, Zn foil, and silver-coated nylon,” Sensors and Actuators A: Physical, vol. 364, p. 114824, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.sna.2023.114824.（JCR Q1）
10. S. Wang*, H. Tang, P. Shan, Z. Wu, and L. Zuo, "ProS-GNN: Predicting effects of mutations on protein stability using graph neural networks," Comput. Biol. Chem.,107, p. 107952, (2023).（JCR Q1）
11. S. Wang* and Z. Sun, "Hydrogel and Machine Learning for Soft Robots’Sensing and Signal Processing: A Review," J. Bionic Eng.,(2022). （JCR Q1）
12. Sun, Z.; Wang, S*.; etal: Discriminating soft actuators’thermal stimuli and mechanical deformation by hydrogel sensors and machine learning. Advanced Intelligent Systems 2022;n/a:2200089. (IF 7.4, JCR Q1)
13. Lv, X.; Wang, S*.; Shan, P.; Zhao, Y.; Zuo, L., A machine learning based method for automatic differential scanning calorimetry signal analysis. Measurement 2022,187, 110218. (IF 5.6，中科院2區(qū)Top, JCR Q1)
14. Lv, X.; Wang, S*.; Zhao, Y.; Shan, P., A reinforcement learning based method for protein’s differential scanning calorimetry signal separation. Measurement 2022,188, 110391.(IF 5.6，中科院2區(qū)Top, JCR Q1)
15. S. Wang*, Z. Sun, Y. Zhao and L. Zuo, A highly stretchable hydrogel sensor for soft robot multi-modal perception, Sensors and Actuators A: Physical (2021) 113006. (IF4.6, JCR Q1)
16. S., W*.; Z., Z.; Y., Z.; L., Z., A Variational Autoencoder Enhanced Deep Learning Model for Wafer Defect Imbalanced Classification. IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology 2021, 1-1.
17. Wang, S*.; Shan, P.; Zhao, Y.; Zuo, L., GanDTI: A multi-task neural network for drug-target interaction prediction. Comput Biol Chem 2021,92, 107476.
18. Wang, S.; Sha, X.; Yu, S.; Zhao, Y., Nanocalorimeters for biomolecular analysis and cell metabolism monitoring. Biomicrofluidics 2020,14, (1), 011503.
19. Yu, S.; Wang, S.; Lu, M.; Zuo, L., Review of MEMS differential scanning calorimetry for biomolecular study. Frontiers of Mechanical Engineering 2017,12, (4), 526-538. (IF 4.528)
20. Wang, S.; Yu, S.; Lu, M.; Liu, M.; Zuo, L., Atomic Layer-Deposited Titanium-Doped Vanadium Oxide Thin Films and Their Thermistor Applications. J Electron Mater 2017,46, (4), 2153-2157.
21. Wang, S.; Yu, S.; Siedler, M.S.; Ihnat, P.M.; Filoti, D.I.; Lu, M.; Zuo, L., Micro-differential scanning calorimeter for liquid biological samples. Rev Sci Instrum 2016,87, (10), 105005.
22. Wang, S.; Yu, S.; Siedler, M.; Ihnat, P.M.; Filoti, D.I.; Lu, M.; Zuo, L., A power compensated differential scanning calorimeter for protein stability characterization. Sensors and Actuators B: Chemical 2018,256, 946-952. (中科院1區(qū)頂刊，IF 8.4)
【專利與軟著】
1.一種用于細(xì)胞代謝熱檢測(cè)的開放式微納量熱計(jì)系統(tǒng)[P]:中國(guó).202110746385.6
2.面向超大規(guī)模集成電路生產(chǎn)線的自動(dòng)化晶圓缺陷模式識(shí)別系統(tǒng)：中國(guó). 2021SR0832963，2021-06-04
講授課程情況
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
指導(dǎo)研究生情況
每年招收3名研究生，歡迎愿意參與國(guó)際前沿科學(xué)研究的同學(xué)加入 ~^o^~。
學(xué)術(shù)研究網(wǎng)站
https://www.researchgate.net/profile/Shuyu-Wang-10
