从意大利到深圳：清华SIGS土耳其裔教授的“中国缘”

深色西装、素色口袋巾

嘴角带着一抹温和的笑意

在清华SIGS校园里

你或许常常见到他的身影

偶尔还会在某个音乐会场与他相遇

衣着考究而不张扬

温和、从容而自信

犹如从欧洲老电影里走出来的绅士

鲁尔江在清华SIGS

他就是清华SIGS数据与信息研究院教授

鲁尔江（Ercan Engin Kuruoğlu）

这位来自意大利的土耳其裔学者

曾在意大利国家研究委员会（CNR）

工作长达20年

曾担任首席科学家/研究主任

近年来，他连续收获重要学术认可

2025年同时入围全球前2%顶尖科学家

“终身科学影响力”和“年度科学影响力”排行榜

并当选国际电气与电子工程协会2026年会士

以表彰其在非高斯信号处理领域的先驱性贡献

2025年，他获选为土耳其科学院

（Science Academy, Turkey）院士

鲁尔江

从童年时在书中对中国留下朦胧记忆

到今天在清华、在深圳讲述国际学术经历

他的故事，也是一所学院

以全球视野汇聚英才的生动诠释

从意大利到深圳

他在这座活力创新之城继续追问

如何通过数据“看”世界

让我们一起走近“学者志”系列报道

聚焦清华SIGS各领域

专家学者和学术领军人

立足清华、扎根湾区、面向世界

以全球视野叩问前沿、回应时代的故事

意大利教授的“中国缘”

童年时期

鲁尔江便从关于中国的书籍和故事中

对这个国家产生了深深的好奇

这个遥远的国度

很早便走进了他的想象世界

从剑桥大学毕业后

鲁尔江先后在多个国际化的科研机构工作

2006年

他因学术合作第一次来到中国

童年时期的想象才真正照进现实

此后

中国科技的发展速度、学生的成长活力

以及一次次国际合作中建立的友谊

都让他不断“回到”中国

教学中的鲁尔江

2016年

鲁尔江第一次来到深圳进行短期授课

教学科研之余

他会在爵士乐俱乐部结识同好

也曾与欧洲的友人意外重逢

这一次次细腻而温暖的相遇

让深圳“开放包容”的标签变得更加鲜活

而促使他最终定居于此的

是2019年一通来自清华SIGS的电话

学院高水平、跨学科、国际化的发展愿景

让他看见了

一座年轻城市与一所年轻学院

共同生长的可能

没有太多犹豫，他做出决定

出发！向清华，向深圳！

从癌症早期诊断到脑科学

信号处理学者走出的“交叉”之路

鲁尔江的主要研究方向

涵盖统计信号与图像处理、

贝叶斯机器学习

并应用于遥感、环境科学、

电信与计算生物学等领域

在非高斯信号处理领域的开创性研究

曾获“分形几何之父”

伯努瓦·曼德尔布罗（Benoit Mandelbrot）

在主题演讲中公开称赞

他曾担任《数字信号处理》

（Digital Signal Processing）期刊主编

目前任《富兰克林学会期刊》

（Journal of the Franklin Institute）联合主编

也担任IEEE图像、视频与多维信号处理技术委员会主席和IEEE信号处理学会技术指导委员会成员等

2012年，他曾获得德国洪堡基金会

“洪堡资深学者”项目资助

鲁尔江的教学笔记

鲁尔江团队的一个重要研究方向

是用图或网络的方法建模数据

这也是他加入清华SIGS后

重点推进的工作方向之一

在他看来，数据并不是孤立的数字

以基因为例，它们并不单独工作

而是在动态网络中彼此影响

理解复杂数据

不能只看变量本身

更要看见变量之间如何联系

这也是图与网络方法的重要价值

在研究中

图结构里隐藏的谱信息

成为理解复杂关系的关键路径

简单来说

就是将变量本身的信息

与变量之间的作用关系结合起来

帮助人们在复杂系统中

寻找更深层的秩序

鲁尔江（右）指导学生

鲁尔江的核心方法学贡献在于

将图信号处理（Graph Signal Processing）

与贝叶斯非参数建模（Bayesian Nonparametric Modeling）相结合

用于刻画复杂系统中变量之间的高阶依赖关系

与传统多变量分析不同

该方法不仅分析变量的取值

更利用图结构中的谱信息（spectral information）

与拓扑信息（topological information）

将变量自身信息与变量间相互作用关系统一建模

既分析每个独立变量的取值变化

也分析每个变量之间互作用关系的动态变化

从而更早发现系统异常

在交叉应用层面

通过比对正常基因网络

与癌症基因网络的图特征差异

该方法可在癌症早期阶段

捕捉到基因表达网络的变化

识别癌症通路中的关键基因

为早期诊断和药物靶点发现提供新思路

在脑科学领域，其方法已应用于

正常大脑与自闭症大脑的动态差异分析

并正探索开发类似大语言模型思路的“大脑模型”

以期直接解读脑电信号

此外，鲁尔江与合作者

利用信息论与统计学习方法

发现现有自然遗传密码

在信息保存意义上并非最优解

证明了原始遗传密码的存在

鲁尔江出席2026年IEEE会士颁授仪式

这些系统性的方法学贡献与交叉探索

集中体现了鲁尔江在信号处理

与计算生物学交叉领域的深厚积淀

他早年奠基的非高斯信号处理理论

贯穿其数十年学术生涯

奠定了其当选IEEE会士的学术基础

他近年来在遗传密码、图信号处理

与贝叶斯非参数建模等方向上的开创性工作

为其获选土耳其科学院院士提供了重要支撑

土耳其科学院自成立以来

始终坚持科学价值、自由与诚信的原则

汇聚多领域顶尖科学家

共同应对科学技术的关键挑战

其中的院士成员不乏诺贝尔奖得主

这种跨学科协作的理念

与鲁尔江团队交叉创新的研究风格不谋而合

不断追问和挑战“边界”

在热潮中保持自己的“温度”

鲁尔江的课题组

汇聚了九种不同的语言

——中文、英语、意大利语、法语、俄语、

泰语、土耳其语、阿拉伯语和希伯来语

而他们真正的“共同语言”

是对未知的探索

对数据科学的赤诚热爱

鲁尔江与学生合影

在人工智能浪潮不断变化的今天

鲁尔江感叹

“科学的范式似乎正在发生转变

人们越来越依赖一些尚未被充分理解

却表现得令人惊叹的系统”

他认为

技术越是向前

科学家越需要“追问”

它的边界和风险在哪里

鲁尔江关注的另一个研究方向

是用可解释的方法分析深度神经网络

“我们不应忘记

技术发展的目标是构建

像其他工程系统一样安全可靠的系统”

这种理性的坚持

也延伸到他的育人理念中

他总是鼓励学生

追随自己感到兴奋与好奇的问题

而不是简单追逐热点

“我更希望学生在热潮中保持自己的‘温度’

即能保持独立思考的能力

又具有不轻易妥协的专业精神”

2025年12月，鲁尔江出席TED官方授权的独立品牌活动“TEDxTsinghuaSIGS”

全球视野，交叉融合

这位扎根深圳的国际学者

带领来自不同专业和文化背景的学生

与清华SIGS、与深圳一同成长

折射出清华SIGS以全球视野汇聚英才

以交叉融合激发创新的发展气象

全职加盟六年来

鲁尔江正在以实际行动

深度参与到清华SIGS的学科建设

人才培养与科研高峰之中

面向生命健康领域的重大需求

带着对数据本质的不懈追问

他正一步一个脚印

在中国的“硅谷”城市

闯出更广阔的新路！

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统筹|宣传办公室 清芬学生记者团

文|易天伦

图|鲁尔江 黄尹思

编辑 | 叶思佳

鸣谢|数据与信息研究院

审核 | 聂晓梅 周倩 林洲璐

排版|袁艺菱