基本情况
宋士吉，清华大学自动化系长聘教授，自动化系工业智能与系统研究所所长、海洋工程研究院副院长。IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 编委；The Scientific World Journal-Operationas Resarch 编委；Artificial Intelligence and Robotics Research 编委；曾任《中国科学-信息科学》、《自动化学报》、《IEEE Spectrum》中文版等期刊编委等。
教育背景
1998年10月至2000年11月 博士后，东南大学控制科学与工程
1996年7月至1998年9月 博士后，中国海洋大学海洋环境科学与工程
1993年3月至1996年5月 博士，哈尔滨工业大学数学系
1986年9月至1989年5月 硕士，哈尔滨工业大学数学系
1982年9月至1986年7月 学士，哈尔滨师范大学数学系
研究领域
1.机器学习、强化学习理论方法及其应用
2.水下机器人智能探测、识别与优化控制技术
3.深海空间信息处理技术与智能管控系统
4.生产制造复杂工艺过程的随机优化与智能调度
论文专著
1. Liu L.; Song Shiji.; Wang Z.; Zhang Y., Data-Driven Distributionally Robust Optimization for Railway Timetabling Problem. IEEE Transactions on ASE, 2024，21 (1) :810-826；
2. Zhang N.; Zhang Y.; Song Shiji.; Chen C.L.P., A Review of Robust Machine Scheduling. IEEE Transactions on ASE, 2024, 21 (2) :1323-1334；
3. Jiang, Peng；Song, Shiji；Huang, Gao，Exploration With Task Information for Meta Reinforcement Learning，IEEE Transactions on NNLS, 2023，34(8):4033-4046；
4. Yang, Le; Song, Shiji; Li, Shuang; Chen, Yiming; Chen, C. L. Philip，Discriminative Dimension Reduction via Maximin Separation Probability Analysis，IEEE Transactions on Cybernetics，2021，51(8):4100-4111；
5. Wang, Zhuolin; Song, Shiji; You, Keyou; Zhang, Yuli，Second-Order Conic Programming Approach for Wasserstein Distributionally Robust Two-Stage Linear Programs, IEEE Transactions on ASE,2022, 19(2):946 - 958
6. Jiang, Peng; Song, Shiji; Huang, Gao，Attention-Based Meta-Reinforcement Learning for Tracking Control of AUV With Time-Varying Dynamics，IEEE Transactions on NNLS, 2022，33(11):6388 - 6401;
7. Hu, Hangkai; Song, Shiji; Huang, Gao，Self-Attention-Based Temporary Curiosity in Reinforcement Learning Exploration，IEEE Transactions on SMC-Systems, 2021，51(9): 5773-5784；
8. 宋士吉，吴澄，分布鲁棒优化调度理论方法及应用，科学出版社，2024年；
9. 宋士吉，葛彤，深海智能探测与自主采样机器人，科学出版社，2024年；
10. 李晓迪，宋士吉，Impulsive Systems with Delays，科学出版社，2022年。
学术获奖
1. 2023年度自然资源科学技术一等奖，深海智能探测与采样机器人关键技术研发及应用，排名：1/13；
2. 2024年度北京市科技进步一等奖，深海可控式交互作业机器人关键技术与应用，排名：1/10；
3. 2024年度上海市科技进步一等奖，分布式制造模式下工业互联网平台关键技术及应用，排名：3/15；
4. 2024年度中国图像图形学学会自然科学一等奖，动态神经网络构建与自适应推理方法，排名：5/5；
5. 2022年度教育部高等学校自然科学一等奖，数据或计算资源受限的高效学习理论与方法，排名：1/8；
6. 2021年度中国自动化学会自然科学奖一等奖，分布式协同控制及优化理论方法，排名：3/4；
7. 2019年度教育部长江学者特聘教授奖励计划
8. 2018年度中国人工智能学会自然科学一等奖，不确定非线性系统建模理论与智能学习方法，排名：1/8；
9. 2006年度江苏省自然科学一等奖，复杂动态系统及非线性系统的分析与鲁棒控制，排名：6/8；
10. 2009年度英国皇家工程院，“Distinguished Visiting Fellowship”奖。
学术兼职
1. 中国自动化学会工业智能与系统专委会主任（筹）；
2. 中国人工智能学会智能控制与管理专委会副主任；
3. 中国指挥与控制学会无人系统专业委员会副主任；
4. 中国海洋学会深海技术分委员会副理事长；
5. 中国仪器仪表学会嵌入式仪表及系统技术分会副理事长；
6. 中国管理科学与工程学会常务理事；
7. 中国运筹学会智能工业数据解析与优化专委会常务理事；
8. 中国海洋学会理事；
9. 中国大洋协会理事；
10. IEEE TEMS SMD 共同主席。
主要学术成就
1. 深海6000米自主机器人关键技术：主持完成国家自然科学基金重大科研仪器研制项目（自由申请类）：深海可控式可视采样器关键技术研究与样机及自然资源部中国大洋协会深海勘探调查项目10余项，突破了强化学习智能探测、海底作业智能控制、高精度传感器研制、样机总体设计等关键技术难题，成功研制出我国首台 6000 米水深、海底150 米半径范围内自主移动的深海智能机器人，实现了海底智能探测、自主采样等多项功能，已成为我国深海调查的通用、核心装备。
2. 分布鲁棒优化调度理论方法及其应用：主持国家自然科学基金重点项目：钢铁生产线的多工序实时智能优化调度理论、方法及应用、基于多专业协同的高铁运行智能优化调度理论与在线策略调整学习方法，在国际上首次提出了数据驱动的分布鲁棒优化调度问题的一系列建模、模型转化理论方法及混合智能优化算法。应用于钢铁生产与物流调度关键工艺过程，突破了各种随机波动及加工过程受干扰的共性关键技术难题，制定鲁棒生产计划并给出精准智能动态调度求解方案，确保钢铁全流程生产过程平稳、高效、鲁棒运行。应用于高铁运行多专业协同实时调度过程，突破了运输计划编制、运行态势智能推演、调度计划实时在线调整等高铁运输网络的共性关键技术难题，提出高铁的稳定、高效和智能化运行的优化调度方案。
3. 深度学习/迁移学习/强化学习理论方法及其应用：主持科技部2030-新一代人工智能基础前沿重大项目：复杂制造环境下的协同控制与决策理论方法和国家自然科学基金重大科研仪器研制项目（部门推荐类）：深海地震与电磁同步探测系统关键技术及验证样机，提出了基于随机特征的建模与求解统一框架、分布不变性与类别分辨性的特征学习、卷积网络的低冗余结构通道剪枝方法，特别是提出了动态神经网络构建与自适应推理方法，解决了数据与算力受限场景下高效学习的共性关键技术难题，神经网络架构与动态计算的适配性、动态神经网络的自适应推理等共性关键技术难题，在医学诊断、空气质量监测、工业产品质量检测、深海目标识别等国家重大工程领域取得显著应用效果。