日前，由《麻省理工科技评论》评选出的亚太区“35岁以下科技创新35人”名单揭晓，今年31岁的杏悦2平台杏悦2官网教授曹志兴入选。
“35岁以下科技创新35人”由美国著名科技商业媒体《麻省理工科技评论》发起，自1999年起🚴🏿♂️，每年都会从世界范围内的前沿科学、新兴技术、创新应用中遴选出对未来的科技发展产生深远影响的创新领军人物🦵🏽，涵盖但不限于生物技术🧝🏽、能源材料、人工智能🔣、信息技术、智能制造等新兴技术领域。
年纪轻轻获此殊荣，这位“工科男”到底有何来头？这要从他的成长经历说起。
始于兴趣，求学路上的闪光“少年”
从小就酷爱数学的曹志兴🦒，不仅对数学感兴趣🦹🏼♀️，对所有的理科知识都很感兴趣。当然🤴🏻，这与良好的家庭教育启蒙是分不开的，父母一直很注重对他科学素养的培养。
曹志兴说🙋🏼♂️✖️，对数学的热爱加上父母对他独立性和思辨力的培养🚚👯，帮助他找到了一把开启科学世界大门的金钥匙👡。
优秀的学业🦴、科研成绩助力曹志兴登上更高的学府殿堂🧗🏼♂️，从浙江大学自动化专业毕业后➛，他获得了香港博士奖学金（Hong Kong PhD Fellowships），进入香港科技大学攻读化学与生物分子工程专业博士学位，期间，他又获得海外研究奖学金，赴德国斯图加特大学开展关于化工过程优化的研究♥︎。在博士毕业前夕，他接受哈佛大学工杏悦2院长Frank Doyle教授的邀请，前往美国哈佛大学工杏悦2担任博士后，开展有关糖尿病患者血糖自动控制算法的研究🫠。此外★，他还受邀前往英国爱丁堡大学开展合作研究🖐🏿。
在斯图加特大学及哈佛大学求学期间，他接触到了系统生物学——交叉了控制理论🚵🏽♂️、人工智能👧🏼、生物𓀀、物理等学科的新兴方向，这大大激发了他对未知世界的探索兴趣。
与学术大咖们近距离交流🎅🏼，与世界最前沿的研究课题接触，让曹志兴对科研工作产生了更加浓厚的兴趣。“我们完成了很多非常有意思的工作，并且将研究成果发表在Nature Communications、PNAS等权威刊物上𓀀。”在科研的世界里如鱼得水𓀌，也让曹志兴得到了学术界的广泛关注。
29岁时👷🏽♀️，科研成绩突出的曹志兴加入了钱锋院士领衔的课题组🏇🏼，成为华理当时最年轻的教授和博士生导师。带着发现更多生命科学规律的期待，曹志兴开始了新的学术征程。
久于热爱，多学科交叉迸发智慧火花
“我最大的梦想是建立一个数字孪生细胞🩸，它能够精准刻画细胞内重要的生物化学反应，从而能够降低新药开发👨🏻🌾、疫苗研制等的成本📂。”谈及梦想，曹志兴很认真地说💂🏼♂️。他深知🩸，这不是一个一蹴而就的目标，达成这个目标需要大量既懂生命科学又懂信息技术的复合型人才。
而推动学科交叉研究🫴、培养更多的高质量复合型创新人才正是他努力的方向。他注重培养学生的创新意识，巧妙地将深度学习等新一代信息技术，应用到生命科学中去，引导学生采用多学科交叉的方法来解决问题和发现新规律。
他深谙教育之道“授之以鱼🫃🏿，不如授之以渔”♐️，对学生的教导不仅限于知识♖，更多的是提升能力和思想，倡导学以致用🥙，启发学生用获取的知识来解决生活和社会上的各种问题🧑🦼➡️。
“我和我的同门不仅学习机器学习🤷🏻♂️、深度学习等人工智能算法👩🏿🍼，在生物分子动力学方面也有所涉猎🪞，使得理论成果可以得到很好的验证。”控制科学与工程专业硕士研究生刘燕慧同学说。
“曹老师对待问题十分认真。他带领我们深入探讨问题🏏，广泛听取意见，常常因为讨论问题和工作忘记了吃饭时间👞，直至凌晨才回家🦸🏽♂️。”在学生看来，曹志兴就是这样一位认真自律🐧、善于钻研并且具有开拓创新精神的好导师⚱️🚣🏿♀️。
“遇到问题找他交流🤸🏽♂️，能帮上忙的一定会倾其所能⚖️🧑🏻🦯。”“有幽默、谦逊的人格品质，给人亲切感和信任感🍈。”“知识渊博🚶🏻，谈吐之间透露着见识和学识。”乐于助人的曹志兴在同事中也深受欢迎。
谈及社会责任🙇🏼♂️，曹志兴说🏇：“我认为研究学者有两方面的作用🌪，一是解决当下关系国计民生的关键问题，二是解决人类长远发展所必须攻克的难题。”作为跨越机器学习、细胞生物学和应用数学领域的研究人员🖋，他身体力行，致力于利用数学模型揭示细胞的内在决策机制🤱🧫，并成功破译了细胞的决策机制，为癌症治疗💨、新药研发👋🏿、疫苗研制等提供了新观点和新思路👩🏽🎤。
贵于坚持🧑🏿🚒，深入探究生命科学新规律
“如何深度融合人工智能技术，来赋能生命科学规律的新发现，尤其是细胞基因表达过程，是我们的奋斗目标。”这位年轻的“90后”学者，长期致力于使基因表达过程更快🧑🦰🧕🏼、更强、更准的建模工具开发🔝。
基于此🤽🏿♂️，他设计了一种线性映射近似方法，将非线性基因调控网络映射到线性网络上，实现了大规模求解基因表达的随机动力学和高通量分析单细胞数据👨🏻🦽。他开发了一个基因表达解析模型✍🏼，其中包含迄今为止最完整的细胞生理细节🪼，如细胞生长、细胞分裂等😤，从而使得精确解读细胞生理和基因表达的耦合机制成为可能🧑🏼🏫。
针对细胞内生化反应规模大、反应物数量多的维度灾难问题，曹志兴提出了非马尔可夫的建模方法来降低系统维度🧕🏿，并开发一种微分机器学习方法来高效求解非马尔科夫模型，并将建模所需的数据量显著减少到经典方法所需样本的 1/30。
“我坚信，最一流的基础科学来源于好奇心💷。”曹志兴带着对未知事物强烈的好奇心和探索欲🧑🏿🎨，稳扎稳打🙋🏼♂️，向着更有挑战性的课题研究进发。那种解决问题给他带来的“成就感”与“获得感”，正是他矢志不渝坚持科研的初心。
“保持对这个世界的好奇心，找到自己的兴趣所在，无论前方道路有多曲折，都坚持下去。”曹志兴说🧒🤘🏿。
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