2017年8月31日，中国科学院武汉物理与数学研究所“王天眷讲坛”第二十二讲在频标楼一楼会议室举行，宋一桥博士作为本次报告主讲嘉宾，做了题为《Porous Media，Magnetic Resonance and Machine Learning》的精彩报告。此次讲坛由周欣副所长主持，刘买利所长向宋一桥博士颁发了“王天眷讲坛讲席教授”的聘书和铭牌。

　　宋一桥博士1985年毕业于北京大学，1991年在美国西北大学获博士学位，而后在加州大学伯克利分校从事博士后研究，是斯伦贝谢－道尔研究中心的科学顾问，同时也是麻省总医院——哈佛大学医学院Martinos生物医学成像中心的科学家，美国物理学会会员和《Journal of Magnetic Resonance》编委，在Nature、 Science、 PRL、 JMR 等刊物上发表近百篇学术论文。他的研究致力于发展低场NMR/MRI方法与仪器来分析复杂材料与流体，特别是多孔介质与生物组织中的扩散动力学的物理机制，以及多维实验方法和数值反演算法。这些多维实验已广泛应用于研究与工业领域。宋一桥博士目前感兴趣的领域是将贝叶斯理论，不确定性和机器学习用于实时优化NMR/MRI的数据采集，以提高实验的速度与质量，改善系统的鲁棒性与自动化程度。

　　多孔介质广泛地存在于自然界中。木材、土壤、岩石都是多孔介质，探究这些介质的性质对生命、环境科学的研究具有重大意义。宋一桥博士以多孔介质为切入点，结合NMR/MRI方法介绍了石油开采过程中，如何利用多维实验去分辨石油与水，不同物质的扩散系数与分子量的关系，以及在多孔介质中扩散呈现出的非高斯性。随后，针对石油勘探中使用的低场谱仪，宋一桥博士介绍了一种小型化的NMR谱仪，仪器的磁体为永磁体，信号发射、接收与处理的相关电路全都集成在了一块芯片中。而在实验的算法上，宋一桥博士介绍了他目前正从事的机器学习领域，对于NMR这样的多参数实验，让机器通过前一次实验的结果来预测下一次实验所需要设置的参数，几次迭代之后便可以得到准确的数据拟合结果。

　　宋一桥博士深入浅出的报告给大家留下了深刻的印象，他就大家关心的问题一一详细解答，和与会师生展开了深入的交流讨论。

刘买利所长为宋一桥博士颁发聘书和铭牌

宋一桥博士作报告