艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 Albert-László Barabási

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基本信息

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類別 信息
姓名: Albert-László Barabási(艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西)
出生: 1967年3月30日,羅馬尼亞
國籍: 羅馬尼亞,匈牙利,美國
成就: 無標度網路複雜網路
主要研究方向: 理論凝聚態,生物物理學




教育經歷

  • 物理與工程專業,布加勒斯特大學 University of Bucharest
  • 物理學碩士,羅蘭大學 Eötvös Loránd University
  • 物理學博士,波士頓大學 Boston University

榮譽與獲獎情況

主要獎項

Barabási是美國物理學會的會員。 2005年,他因在計算機科學與技術方面的傑出成就獲得了約翰·馮·諾依曼計算機學會FEBS年度系統生物學獎,該獎是由匈牙利約翰·馮·諾伊曼計算機學會頒發的。 2004年,他當選為匈牙利科學院外部成員。 2007年,他被選入歐洲學術協會。 2008年,他獲得了「日本C&C獎」,以「鼓勵網路創新研究並發現無標度特性是各種現實世界複雜網路的共同特徵」 獲美國國家科學院的Cozzarelli獎。 2011年6月,獲得了拉格朗日CRT基金會獎, 並於2011年11月,他被授予榮譽學位榮譽博士馬德里技術大學。 在2017年,他因「為現代網路科學奠定了基礎」而獲得了複雜系統協會的高級科學獎。 在2018年,Barabási獲得了烏得勒支大學的榮譽博士學位,時值其382年校慶。 2019年5月,獲得了匈牙利科學院授予的波爾約獎。

具體獎項

獲1990~1991年匈牙利共和國獎學金(Republican Fellowship of the Republic of Hungary);

獲1990~1991年匈牙利布達佩斯切爾基金會獎學金(Fellowship of Cel Foundation, Budapest, Hungary);

1991年獲德國科隆大學歐共體TEMPUS獎學金(TEMPUS Fellowship, European Community, University of Köln);

1991年獲索羅斯基金會出版與遷移資助(Soros Foundation Publication and Mobility Grant);

1997年獲美國自然科學基金職業獎(NSF CAREER Award);

1998年獲美國ONR青年研究者獎(ONR Young Investigator Award);

1999年獲聖母大學理學院著名學者講師稱號(Distinguished Scholar Lecturer, College of Science, University of Notre Dame);

2000年在華盛頓配置峰會的主題發言人(Keynote Speaker, Collocation Summit, Washington D. C.);

2001年獲匈牙利最佳物理學論文尼伏獎(Nivo Prize for the best physics article, Fizikai Szemle (Hungary));

2002年聖母大學校長獎(Presidential Award, University of Notre Dame);

2002年當選ComPlexUs和Fractals編委會成員(Editorial Board, ComPlexUs and Fractals);

2002年獲ISI物理學快速突破論文獎(ISI: Fast Breaking Paper in Physics,詳見Reviews of Modern Physics, 2002, 76: 69.);

2002年獲ISI高引論文獎(ISI: Highly Cited, 詳見Nature, 2000,407: 651);

2002年美國舊金山(San Francisco)生物技術合資企業主講人(Keynote Speaker, Biotechnology Ventures);

2003年美國亞特蘭大第四屆喬治亞理工學院生物信息學國際會議主講人(Keynote Speaker, 4TH Georgia Tech International Conference inBioinformatics, Atlanta);

2003年當選美國物理學會會員(Fellow of the American Physical Society);

2003年當選《互聯網數學》編委會成員(Editorial Board of Internet Mathematics);

2004年受聘於約翰·霍普金斯醫學院巴頓·蔡爾茲講師(Barton Childs Lecture, Johns Hopkins Medical Institutions);

2004年瑞士聯邦理工學院BioADIT 2004主講人(Keynote Speaker, BioADIT 2004, Swiss Federal Institute ofTechnology, Lausanne, Switzerland);

2004年當選匈牙利科學院院士(Member of the Hungarian Academy of Sciences);

2005年被授予系統生物學FEBS周年紀念獎(FEBS Anniversary Prize for Systems Biology);

2006年獲得匈牙利約翰·馮·諾伊曼計算機協會授予約翰·馮·諾伊曼勳章(John von Neumann Medal by the John von Neumann Computer Society from Hungary)和計算機科學獎(Awardfor Computer Science),獲獎原因是因為在計算機相關科學與技術領域的傑出成就;

2006年獲聖母大學Media Legend獎(Media Legend Award, University of Notre Dame);

2007年當選為歐洲科學院(Academia Europaea)院士;

2008年獲得NEC C&C基金會的C&C獎(C&C Prize from the NEC C&C Foundation);

2009年美國物理學會(APS)將其推選為傑出評審員(Outstanding Referee),同年獲得美國科學院(US National Academies of Sciences)Cozzarelli獎(2009 Cozzarelli Prize);

2011年,因為其對複雜系統的貢獻,CTR基金會授予拉格朗日獎(Lagrange Prize-CRT Foundation);同年被西班牙馬德里理工大學(Universidad Politécnica de Madrid)授予榮譽博士學位(Doctor Honoris Causa);併當選為美國科學促進會(物理學)(AAAS:Physics)會員。

2013年當選為美國麻省科學院院士(Fellow of theMassachusetts Academy of Sciences),2014年因為對網路科學的貢獻,被匈牙利企業家與僱主協會(Hungarian Association of Entrepreneurs and Employers)授予Prima Primissima獎(Prima Primissima Award)

工作經歷

  • 1989~1991年,在匈牙利首都布達佩斯(Budapest)匈牙利科學院技術物理研究所(Research Institutefor Technical Physics, Hungarian Academy of Sciences)任助理研究員;
  • 1991~1992年,在美國波士頓大學(Boston University)任助教(Teaching Assistant);
  • 1992~1994年,在美國波士頓大學任助研(Research Assistant);
  • 1994~1995年,在IBM公司華生研究中心(T. J. Watson Research Center)物理科學部任博士後研究人員(Postdoctoral Associate);
  • 1995~1999年,在美國聖母大學(University of Notre Dame)任助理教授(Assistant Professor);
  • 2000年在匈牙利布達佩斯高等研究所(Collegium Budapest—Institute of Advanced Studies)任高級研究員(Senior Fellow);
  • 1999~2000年,在聖母大學(University of Notre Dame)任副教授(Associate Professor);
  • 2000~2007年,在聖母大學任教授(Emil T. Hofman Professor);
  • 2004~2007年,在聖母大學任複雜網路研究中心主任(Center for Complex Network Research, University of Notre Dame, Director);
  • 2005~2006年,在美國哈佛大學(Harvard University), 黛娜·法伯癌症研究所(Dana Farber Cancer Institute)客座教授(Visiting Professor);
  • 2005年以來,任聖母大學計算機科學與工程兼職教授(University of Notre Dame, Adjunct Professor of Computer Science and Engineering);
  • 2007年以來,任美國東北大學著名大學教授(Northeastern University, Distinguished University Professor);
  • 2007年以來,任美國東北大學複雜網路研究中心主任(Center for Complex Network Research, Northeastern University, Director);
  • 2007年以來,在美國哈佛大學黛娜·法伯癌症研究所癌症系統生物學中心(Center for Cancer Systems Biology, Dana Farber Cancer Institute, Harvard University)兼職。

研究項目

腦網路

該項目利用網路科學中的概念和工具來理解物種間連接組的結構原理和功能含義,它的研究範圍從模型生物秀麗隱桿線蟲的神經系統到小鼠再到人類。大腦本質上是多尺度的,可以概念化為多個級別的網路。從單個神經元的神經元和突觸到宏觀腦區域的整合。神經影像技術的最新快速發展和大量的協作正在推動各種高質量數據的爆炸式增長,這需要創新的方法來理解和組合。我們旨在梳理並解釋隨機性和有序性在神經連接的複雜幾何圖形和模式中的作用,

Foodome

Foodome項目是一個大型研究項目的一部分,該項目致力於開發一種系統方法來分析導致冠心病(CHD)的生活方式方面的影響因素。在這個項目中Barabási的實驗室旨在開發工具和計算/測量框架,以準確檢測飲食與冠心病之間的關係。

醫院網路

現今世界,最重要的問題之一是如何大規模提高醫療質量。Barabási的實驗室正通過研究數百萬患者同時就診的方式來觀察加利福尼亞行政醫療數據。目標是了解在醫療系統中,醫療質量的屬性是如何呈現的,同時,任何一個單獨的醫院節點是如何在醫療系統中產生連鎖反應的?

網路動力學與控制

Barabási實驗室在網路動力學和控制論方面的研究是通過開發數學和理論模型來理解複雜的自組織系統的內部控制機制。因為網路結構可以將某一「驅動程序節點」的影響傳播到網路的較遠部分,所以可以通過對較少數量的節點採取控制操作來控制大型網路的行為。這些發現對於設計、破壞或促進系統功能(包括物理系統(例如,氣候變化和生境的適應力)、技術系統和生物系統)具有重大意義。

網路醫學與生物網路

網路醫學和生物網路項目背後的基本原理是,疾病表型是如何通過潛在生物學成分之間相互作用的網路特性從基因型中出現的。最好將這些表型概念化為擾動對細胞中生物網路疾病模塊的結果,無論是在節點水平(疾病基因)還是在鏈接水平(疾病在基因間的基本鏈接類型)。Barabási實驗室整合了患者特異性基因表達和蛋白質相互作用數據,研究了從帕金森氏病到哮喘再到心臟病的相關數據。通過對藥物-疾病關聯和藥物-靶標關聯數據的進一步分析,Barabási實驗室研究了相關藥物的治療效果和不良效果。

成功科學

成功科學計劃的目標是開發措施、模型和預測,以提供可行的信息,定量評估從科學到體育和軟體開發等各種競爭環境下的成功問題。Barabási假設:如果我們不將成功看作是一種個體現象,而是將其視為一種集體現象,那麼就可以在很大程度上預見成功。為了使科研成果、運動員或軟體產品取得成功,僅憑新穎性,基本性或高性能是不夠的,他們必須得到某社群的認可,值得大家學習。Barabási實驗室通過分析職業道路、個人和團隊績效的演變以及影響的動態,來理解影響社群的基本模式.

主要文章及著作

文章

著作

很多時候,成就並不等於成功。我們工作了,但沒有晉陞; 我們努力了,但沒有被認可; 我們有了想法,但沒有得到榮譽。我們總被告知,天賦和強烈的職業道德是取得成功的關鍵,但在當今世界,這些努力很少轉化為切實的成果。認識到這種脫節,世界頂尖的網路科學專家之一拉斯洛·巴拉巴西揭示了什麼是真正的成功: 一個基於你周圍人的想法和讚美的集體現象。巴拉巴西強調了在將績效與認可聯繫起來時,社會尊重和欣賞的重要性。利用大數據和歷史案例,巴拉巴西揭示了誰真正領先及其原因,概述了管理這一現象的十二條法則,以及如何將其為己所用。該書揭示了推動成功的科學原理,為當今社會人們如何脫穎而出提供了一個新的理解。
從互聯網到社交網路,以及決定我們生物存在的基因網路,網路無處不在。這本開創性的教科書涵蓋了從物理學到計算機科學、工程學、經濟學和社會科學等廣泛的主題,向跨學科的讀者介紹了網路科學。從六度分隔理論的起源到解釋為什麼網路對隨機故障具有魯棒性,作者探討了像埃博拉和H1N1這樣的病毒是如何傳播的,以及為什麼我們的朋友比我們有更多的朋友。該書針對本科生和研究生水平進行了材料劃分,數學公式和推導列在「高級主題」部分,可為不同水平的讀者查閱。該書使用全彩插圖,具有大量實例,並提供含電影和網路分析軟體在內的廣泛在線資源。
20世紀80年代,詹姆斯·格萊克 James Gleick的《混沌 Chaos》向世界介紹了複雜性。 艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西的《鏈接》揭示了下一個重大科學飛躍: 對網路的研究。長久以來,我們一直懷疑我們生活在一個萬物相互聯繫的小世界裡。事實上,網路無處不在——從人類大腦到互聯網,從經濟到我們的朋友圈。事實證明,這些聯繫並不是隨機的。 所有的網路都有一個基本的秩序,並遵循簡單的規律。 了解這些網路的結構和行為將幫助我們做一些驚人的事情——從設計公司的最佳組織到及時阻止疾病的爆發。對網路研究有巨大貢獻的物理學家巴西巴拉在《鏈接》中追蹤了這一迅速發展的科學,並向我們介紹了進行這一開創性工作的科學家。這些「新製圖師」正在為廣泛的科學分支繪製網路,證明社交網路、企業和單元 cells之間的相似性大於不同性,並為我們了解周圍相互聯繫的世界提供重要的新視角。 巴拉巴西說,這些知識可以揭示互聯網的魯棒性、時尚和病毒的傳播,甚至民主的未來。《鏈接》引人入勝、富有權威,預測下一個世紀的科學註定被這些驚人的發現改變,這一預測激動人心。
是關於「我們所做一切背後的隱藏模式」的一個革命性的新理論,展示了如何預測人類行為。我們能科學預測未來嗎?科學家和偽科學家已經探索這個奧秘幾百甚至幾千年了。但是現在,驚人的新研究揭示,先前被認為完全隨機的人類行為模式是精確、有序、可預測的……世界著名的網路科學研究者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西在《爆發》一書中描述了他對這一深奧奧秘的研究工作,這是一個在大數據基礎上對人性的驚人原創性研究。他的方法依賴於我們世界的數字現實——從行動電話到互聯網和電子郵件,因為它把社會變成了一個巨大的研究實驗室。所有這些有時間標記的文本、語音郵件和互聯網搜索的電子痕迹加在一起,形成了以前無法獲得的海量數據集,可以跟蹤我們的行動、決策和生活。分析這些蹤跡可以幫助我們深入了解自己做每件事情的節奏。我們工作、玩耍等活動的模式不是隨機的,而是突發的。直到現在,隨機性並不像科學家們假定的那樣支配我們的生活。為了闡述這種革命性的科學,巴拉巴西巧妙地編造了一個16世紀人類活動爆發故事——在他的家鄉特蘭西瓦尼亞發起的中世紀十字軍東征的血腥故事,和一個當代藝術家被聯邦調查局追捕的現代故事。巴拉巴西所舉的例子範圍十分廣泛,涉及許多看似不相關的領域,如美元如何在美國流通、每個人寫電子郵件時遵循的模式、流行病的傳播、甚至信天翁的飛行模式。《爆發》揭示了這項驚人新研究關於個體自發性的終結和人類行為可預測性的開始的發現。你做出非凡之舉的方式永遠不會和自己先前所想的一樣。
從互聯網到友誼、疾病傳播甚至恐怖主義的網路,網路的概念和現實已經滲透到現代社會。但網路到底是什麼?有哪些不同類型的網路?它們如何有趣,能告訴我們什麼?近年來,來自各個領域的科學家——包括數學、物理學、計算機科學、社會學和生物學——一直在研究這些問題,並建立了一門新的「網路科學」。該書首次彙集了代表上述學科研究的開創性論文,是有關這一快速發展領域關鍵研究的理想原始資料。該書分為四節,每節之前都有編輯者關於其內容和主題的引言。第一節通過討論該領域當代研究先例,為本文的研究奠定了基礎。此後該書轉而論述網路科學的經驗層次,然後轉向已為許多後續活動焦點的基礎建模思想。 本書的結尾把讀者帶到了網路科學的前沿——網路結構和系統動力學之間的關係。從網路的魯棒性到疾病的傳播,此節提供了這一新科學迅速發展的前沿的一系列主題。
大數據、基因組學和基於網路的定量分析方法正在結合起來,前所未有地推進醫學的前沿。該書介紹了醫學研究中這一迅速發展的領域,它有望使人類疾病的診斷和治療發生革命性變化。頂級專家的貢獻強調了在網路醫學中採用基於團隊的方法的必要性,這本權威性的著作為讀者提供了對當今進展和挑戰的最新綜合論述。醫學研究人員長期以來一直在尋找致病單分子缺陷,希望研發銀彈療法 silver-bullet therapies進行治療。但這種模式忽視了人類疾病固有的複雜性,常常導致治療不足或產生不利副作用。網路醫學不是試圖將疾病的發病機制強加於一個簡化模型,而是考慮了對疾病的多種影響的複雜性,依賴於許多不同類型的網路: 從蛋白質-蛋白質相互作用的細胞-分子水平到生物樣本中基因表達的相關研究。作者提供了理解複雜的疾病的系統方法,同時解釋網路醫學的獨特特徵,包括現代基因組學技術的應用,生物統計學 biostatistics和生物信息學 bioinformatics,以及在複合背景下動態系統分析複雜分子網路。通過開發綜合評估遺傳變異、細胞代謝和蛋白質功能的技術,網路醫學為揭示疾病的原因和確定治療方案開闢了新的前景。

近期報道

東北大學6位教授被列入2019全球「高被引科學家 Highly Cited Redearchers」(HCR)

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  • 地址:1100 - 177 (177 Huntington Ave), Boston, MA 02111

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  • BURSTS: AUTHORS@GOOLE:巴拉巴西在谷歌紐約辦事處 Google's New York office關於其著作《爆發 : 大數據時代預見未來的新思維 Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do》的討論(英語)
  • MINDENTUDÁS EGYETEME: VILLANÁSOK (2011):艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西:今日事,明日復——人類行為是否可預測?(匈牙利語)

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