之前对数学研究的理解是，一个老师带着一个学生去解决历史上几百年或几十年的问题，但从某种意义上说，这是一个小作坊式的做法。现在数学也在工业化——基于强大的计算机能力，
吴昊在10月31日的世界顶尖科学家论坛上表示，基于强大的计算机能力、开源社区、编程方式、深度学习或机器学习，当然也有不同角色、不同学科的工业化人士参与解决一个大科学问题。
吴昊在少年人才交流对话会上回答时提醒中学生，与计算相关的数学与以前非常不同——数学也在走向一个新的工业化过程。研究应用数学的学生可以更加关注这一过程。如果你真的想学编程，以后学数学，未来会越来越普遍。
吴昊认为，对于数学，尤其是应用数学，包括基础数学，计算已经成为一个非常重要的工具。
计算数学首先解决了许多实际的工程问题。现在，随着人工智能技术和深度学习技术的发展，计算数学或整个数学领域在一定程度上已经达到了一个新的水平。如何更好地结合机器学习方法或深度学习方法来解决许多科学问题或计算数学问题，这是一个非常重要的研究方向，具体如何使用机器学习方法来解决传统问题，如何更好地优化，吴浩说。推荐阅读：
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据同济大学官方网站报道，吴昊是同济大学数学科学学院的教授，博士生导师，主要从事计算数学、机器学习和计算分子生物学的交叉研究。具体方向包括随机计算理论、生物大分子深度学习分析、非监督/半监督学习等。共发表了20多篇
SCI论文(包括Science、NatCommun、PNAS等知名期刊)和机器学习顶级会议(NIPS、UAI、MSML等)。
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