从0到3，从1到9！北化信息学院科研取得重要进展！

近年来，信息科学与技术学院积极谋划交叉学科建设，改革硕士研究生招生制度，推进有组织科研团队建设，持续聚焦复杂网络、基因组学、信息安全、遥感解译、大语言模型、多智能体等人工智能交叉领域，取得了一系列高水平科研成果。特别是2025年以来，学院连续在《Nature Machine Intelligence》《Nature Genetics》《IEEE Transactions on Automatic Control》《Pattern Recognition》《IEEE Transactions On Software Engineering》等顶刊，以及ICML等顶会上发表一系列高水平研究成果。这些高质量成果的取得，彰显了学院在学科建设、硕士招生制度以及科研团队建设等系列措施的有效性。相较于“十三五”科研成果，信息科学与技术学院“十四五”期间实现了《Nature》子刊从0到3的突破，顶会论文从1到9的进步，科研成果水平显著提升。

谷伟伟副教授最新研究论文“deep-learning-aided dismantling of interdependent networks”已被人工智能领域顶级期刊《Nature Machine Intelligence》录用。该《Nature》子刊最新影响因子‌为25.89，年均发文量‌约100篇。论文创新性地提出一种融合图神经网络与深度强化学习的多层网络关键节点识别算法，填补了当前复杂系统智能瓦解与防护领域的重要技术空白。

该研究由学院谷伟伟副教授担任第一作者，人工智能专业2024届本科生杨宸与印第安纳大学Filippo Radicchi教授共同担任通讯作者，本科生李磊与侯晋强参与核心研究任务，体现了北化学子在前沿科学研究中的突出能力与潜能。这是继2021年谷伟伟副教授在《Nature Communications》发表学院首篇《Nature》子刊论文后，再次以第一完成单位在Nature系列期刊发表重要成果，彰显了学院在人工智能与复杂系统研究交叉领域的国际竞争力。

韩永明教授参与了由国内外顶尖科研机构共同开展的重要基因组学研究，并以共同通信作者身份在国际权威期刊《Nature Genetics》发表研究成果“pan-genome analysis reveals the evolution and diversity of Malus”。该《Nature》子刊最新影响因子‌为29.00，年均发文量‌约200篇。

论文成果围绕基因调控网络建模展开，结合人工智能与生物信息学方法，揭示了复杂疾病中的新型遗传机制，为精准医疗和个体化治疗提供了理论支撑。

此项合作体现了学院在交叉学科研究领域的拓展能力，也标志着学院在生物信息与人工智能融合方向迈出了坚实一步。

王友清教授带领团队在控制系统信息安全领域再获突破，研究成果“resilient distributed control for uncertain nonlinear interconnected systems under replay cyber-attacks”正式发表于国际控制领域顶级期刊《IEEE Transactions on Automatic Control》。该刊是IEEE控制系统学会的旗舰汇刊，创刊于1956年，致力于发表系统与控制领域的基础理论、设计与应用方面的高水平论文，被公认为国际控制与自动化领域的顶级期刊之一，同时也是中科院Top期刊，代表着控制领域科研工作的顶尖水平。这是我校第一次在该期刊上发表长文（Full Paper）。

论文成果针对受重放攻击影响的非线性互联系统，提出一种具有弹性的分布式自适应控制策略，并从理论上分析了系统在攻击下的稳定性边界，为复杂工业系统的网络安全防护提供了新思路。本研究由国家自然科学基金杰出青年基金项目资助，体现了学院在自动控制与信息安全交叉领域的深厚积累和持续产出能力。

张帆教授带领遥感技术研究所团队在合成孔径雷达（SAR）图像变化检测领域取得重要进展，相关论文“SAR image change detection via generalized extreme value (GEV) modeling”发表于《Pattern Recognition》。该刊是模式识别与计算机视觉领域权威期刊，创刊于1968年，长期保持计算机-人工智能的中科院一区Top期刊，这是我校第二次在该期刊上发表长文。

该研究提出了一种基于广义极值分布（GEV）的新方法，推导出新的似然比检验统计量，实现对图像变化区域的高效识别。实验表明，该方法在冰面消融、城市扩展、冻土监测等多个实际场景中表现出优异性能，展现出良好的工程应用潜力。

李征教授带领软件工程与智能计算研究团队在《IEEE Transactions on Software Engineering》上发表了题为“prompt alchemy: automatic prompt refinement for enhancing code generation”的长文。该刊是软件工程领域的顶级期刊，同时也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和中科院一区SCI TOP期刊。论文第一作者叶思翔为信息学院2024级硕士研究生，李征教授和刘勇见习教授指导，北京化工大学为第一完成单位，合作单位包括中国科学院软件所和北京大学。

论文成果关注大语言模型（LLMs）在代码自动生成任务中的性能表现，提出了一种名为Prochemy的新框架，用于自动优化和改进代码生成任务的LLM提示词。Prochemy是一种即插即用的解决方案，能够与现有方法（如思维链和多代理系统）无缝集成，而无需修改其底层架构。

李大字教授团队的研究论文“hypergraph coordination networks with dynamic grouping for multi-agent reinforcement learning”被第42届国际机器学习大会（International Conference on Machine Learning ，ICML 2025）录用。该会议被中国计算机学会（CCF）认定为A类国际会议‌，与NeurIPS（神经信息处理系统大会）‌、‌ICLR（国际学习表示会议）‌被公认为人工智能领域“三大顶级会议”‌，在Google学术影响力榜单中名列全球学术出版物第17位‌。论文第一作者为学院博士生刘持强，通讯作者为李大字教授，北京化工大学为唯一完成单位。该文提出了一种全新的多智能体协调框架，结合动态谱聚类与超图理论，突破传统图结构仅能表达二元关系的局限，实现了高阶交互建模与群体自适应演化机制。

这是北京化工大学首次以唯一完成单位在ICML顶会上发表研究成果，标志着信息科学与技术学院在人工智能基础研究迈入新阶段。