为深化国际学术交流，拓宽科研视野，提升学科国际影响力，3月13日下午，法国一流工程师大学——勃艮第弗朗什孔泰大学副教授、博士生导师Jean-Charles CREPUT应邀到访北京信息科技大学计算机学院，作了题为“从GPU到QPU：面向大规模优化问题的并行元启发式算法”的专题学术报告，为学院师生带来了一场前沿学术盛宴。报告由计算机学院乔文豹老师主持。

 

 

报告中，Jean-Charles CREPUT副教授围绕其团队的核心科研成果，从三个关键层面展开详细阐述。其一，基于强化学习算法，针对多车辆在交通灯路口的自动驾驶场景进行算法优化，为自动驾驶技术的落地应用提供了新思路；其二，依托GPU大规模并行计算优势，开展经典基础算法重构及多项式局部优化算法研究，大幅提升了算法运行效率，达到了世界领先水平；其三，探索基于量子计算机（QPU）的经典基础算法重构，助力突破传统计算模式的局限。整场报告逻辑严谨、内容详实，充分展现了其团队在科研一线的深耕细作，以及在连接硬件与上层软件之间所发挥的重要桥梁作用，为在场师生搭建了接触国际前沿科研的优质平台。

 

 

此次Jean-Charles CREPUT副教授的到访交流，不仅为北京信息科技大学计算机学院师生带来了国际前沿的科研理念与技术成果，更搭建了中法两国高校学术交流的重要桥梁，对推动学院相关学科领域的科研创新、人才培养具有重要意义。

Jean-Charles Créput副教授简介

Jean-Charles Créput于1997年获法国巴黎第六大学计算机科学博士学位，2008 年11月在法国勃艮第弗朗什孔泰大学取得指导研究资格。主要研究方向为：应用于通信与智能交通服务的进化算法、神经网络及多智能体系统。研究聚焦运筹学（OR）与人工智能（AI）交叉领域，重点面向大规模组合优化问题，设计具备高分布式与并行化潜力的求解算法。当前研究目标之一是将学习与优化相结合，并探索量子计算在隐式并行计算与加速方面的应用，以解决传感器处理与车辆交通相关优化问题。

 

计算机学院

供稿:乔文豹  图片：王海龙