Jianhong Wu



Chaire de recherche du Canada en mathématiques appliquées et industrielles

Niveau 1 - 2001-07-01
Date de renouvellement : 2016-02-01
Université York
Sciences naturelles et génie

416-736-5250, # 33116
wujh@mathstat.yorku.ca

Objet de la recherche


Élaborer des modèles, théories, méthodologies et outils mathématiques pour décrire des schémas spatiotemporels dans des systèmes dynamiques non linéaires, avec délais variables et dispersion spatiale

Importance de la recherche


Mener à de meilleures décisions qui contribueront à réduire la propagation de maladies transmissibles

Prendre de meilleures décisions grâce à la modélisation et à l’analyse de données complexes


Quels facteurs pourraient conduire à une épidémie de maladie infectieuse ou même à l’extinction de l’espèce humaine? Comment des réseaux neuronaux – des systèmes qui apprennent à « réfléchir » et à résoudre des problèmes complexes en se basant sur des expériences passées, tout comme le cerveau humain – pourraient-ils être utilisés dans l’exploration de données pour trouver des schémas en recueillant et en filtrant d’importantes quantités d’informations corrélées?

Ce sont là quelques-unes des questions auxquelles Jianhong Wu, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en mathématiques appliquées et industrielles, souhaite répondre. M. Wu effectue des recherches approfondies et multidisciplinaires en mathématiques appliquées et industrielles.

En tant que mathématicien reconnu à l’échelle mondiale en matière d’équations différentielles à argument retardé, de systèmes dynamiques de dimension infinie, d’analyse non linéaire, de biologie mathématique, de dynamique neuronale et de gestion de l’information, M. Wu a déjà joué un rôle clé en aidant les industries et les gouvernements relativement à des applications dans le monde réel.

M. Wu et son équipe travaillent maintenant avec d’autres chercheurs, des spécialistes de l’exploration de données industrielles et des décideurs gouvernementaux pour analyser les capacités de traitement d’information de réseaux neuronaux modelés au moyen d’équations différentielles multiéchelle. Par ces collaborations, ils espèrent élaborer des formules et technologies mathématiques permettant la reconnaissance, la classification et la prédiction de schémas. M. Wu et son équipe travaillent aussi en partenariat avec l’industrie pour évaluer de quelles façons leurs découvertes pourraient accomplir des tâches d’exploration et d’analyse de données dans les domaines de la santé, de la médecine et des médias sociaux.

Ultimement, les recherches de M. Wu feront progresser les fondements théoriques de la modélisation et de l’analyse mathématiques pour le traitement de données et d’informations complexes. Elles pourraient aussi améliorer la compétitivité de l’industrie d’exploration de données du Canada et jouer un rôle déterminant en orientant les décisions à venir en matière de santé publique.