2026年1月16日下午，由浙大宁波理工学院智慧化港口与服务学科群主办、信息学院协办的“数致港”系列讲座（第二期）暨“信·咖”名家讲坛第十六讲成功举行。美国加州大学默塞德分校工程学院教授、MESA实验室主任YangQuan Chen（陈阳泉）博士受邀作题为“基于分形和分数阶微积分的更智能的机器学习”的线上专题报告，为师生带来一场跨学科的学术盛宴。讲座由信息学院副院长裘君主持，地方合作处副处长马佳星、学校智慧化港口与服务学科群首席科学家谈建、信息学院副院长沈非凡出席活动。

陈教授长期深耕机电一体化、嵌入式系统与自动化领域，拥有极高的学术造诣，在相关研究领域极具影响力。讲座中， 围绕“如何让机器学习更智能”这一核心命题，陈教授系统阐述了五大核心方向：从追求“更智能而非最智能”的理念出发，提出在物理信息机器学习（PIML）基础上，需融入复杂性感知机器学习（CIML）；深入解析分形与分数阶微积分的理论基础与应用价值，强调其在复杂系统建模、信号处理、优化控制等方面的独特优势；阐释粗糙度科学在机器学习中的关键作用，指出损失函数 landscape 的粗糙性、分形特性等复杂特征需得到充分重视；并展望了粗糙度量化、不确定性量化等领域的丰富研究机遇。

报告结合大量实际案例，展示了分数阶微积分在长记忆性建模、复杂系统分析等方面的应用成果，提出机器学习应从关联分析走向因果推理、从整数阶模型转向分数阶模型、从忽视复杂性到量化复杂性的发展路径。同时，陈教授分享了其团队在无人机遥感、可再生能源系统建模、精准农业等领域的研究实践，让师生直观感受前沿理论的应用价值。

互动环节中，陈教授与参会师生就分形分数阶微积分在智慧港口、控制、土木工程等领域的应用前景展开深入交流，解答了相关理论落地、跨学科融合等疑问。本次讲座为师生搭建了接触国际前沿学术成果的平台，为智慧化港口与服务等领域的创新研究提供了新思路，将进一步推动学校相关学科的跨学科发展与人才培养。