近日，国家自然科学基金委员会公布了国家自然科学基金委员会与德国研究联合会（NSFC-DFG）合作研究项目评审结果。我院邱越副教授牵头申报的《发展型偏微分方程辨识与最优控制的机器学习算法》项目成功获批，项目直接经费150万元，德国研究联合会对等资助德方联合申请人（约25万欧元）。这一成果实现了我院在计算数学领域国际合作研究的重要突破。

NSFC-DFG合作研究项目是国家自然科学基金委员会（NSFC）与德国研究联合会（DFG）共同设立的高端国际合作项目，旨在推动中德两国科学家在前沿科学领域开展实质性合作研究与学术交流。本次合作研究项目聚焦单一主题“智能数值数学”(intelligent numerical mathematics, iNum)，包括基于学习的数值计算（learning-based numerics）和高效学习数值算法（numerically efficient learning methods）两个核心方向，国内申请人需与德国专家学者联合提交申请。该主题吸引了全国数学、计算机、统计等领域近百位学者申报，最终全国仅8个项目获得资助。

中德双方实行严格的同步评审机制，双方申请人需分别向NSFC与DFG提交同一份英文版申请书，且须同时通过中德双方评审后方可获得资助。我院邱越副教授团队与德国马普所(Max Planck Institute) Peter Benner教授团队围绕科学机器学习领域关键科学问题开展了长期而深入的合作，并在此基础上经过近半年的申请筹备，最终在众多高水平申报项目中脱颖而出，成功获得资助。

该项目资助期限为3年，将针对发展型偏微分方程辨识与最优控制领域的若干核心科学问题，融合计算数学与人工智能的前沿理论与方法，开发具有理论保证的高效机器学习算法，有望在航空航天、能源工程、生物医学等国家重大需求领域的复杂系统建模与优化方面取得突破性进展。

智能数值数学是计算数学与人工智能领域的新兴交叉方向，对于推动计算数学学科发展、解决国家重大工程和科技领域中的复杂计算问题具有重要意义。此次NSFC-DFG中德合作研究项目的成功获批，是我院持续加强国际交流与合作、提升学科国际影响力的重要成果，将为我院培养具有国际视野的高水平数学人才、搭建国际一流的科研合作平台提供有力支撑。

长期以来，我院高度重视国际合作与交流工作，积极与德国、奥地利、新加坡等国家的顶尖高校及科研机构建立长期稳定的合作关系，持续拓展国际合作的深度与广度。未来，学院将继续深化基础研究领域的国际交流与合作，推动基础研究与应用开发、成果转化的深度融合，着力提升原始创新能力，为实现高水平科技自立自强、建设科技强国而努力奋斗。