清华大学未央书院举办学术沙龙 聚焦机器学习在室内空气质量领域应用前景

传统工科研究如何适应新技术发展,实现方法升级并形成可行的工程解决方案,是当前高校科研与人才培养的重要课题。以室内空气质量研究为例,涉及污染源追踪、传播评估、通风净化等多个环节,变量复杂、数据类型多样,既需要理论模型的严谨性,也要求具备大数据分析能力。如何平衡"理论解释性"与"数据高效性",成为学生开展科研时面临的首要挑战。

将新方法引入传统工科,不是要取代基础研究,而是用更好工具解决实际问题。聚焦室内空气质量这个重要课题,加强跨学科研究和人才培养,既能拓展科研视野,也能提高技术应用的可靠性。通过更多高质量的师生交流和实践训练,让学生从理论理解走向实际应用,为行业提供切实可行的解决方案。