Yasutaka Narazaki
职位：
助理教授 / 研究员
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个人介绍：
Yasutaka Narazaki，浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟校区联合学院助理教授。本科和硕士毕业于日本东京大学，博士毕业于美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校。主要从事融合结构工程、计算机视觉和移动机器人等方法的自主结构检测与健康监测。
Yasutaka Narazaki博士目前已发表SCI期刊论文50余篇，其研究成果曾获得《Engineering Structures》2023年度最佳论文奖（桥梁工程方向）以及日本土木学会（JSCE）智能、信息与基础设施优秀潜力论文奖。他曾担任《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》《Smart Structures and Systems》和《Sensors》等期刊的客座编辑，并先后主持两项国家自然科学基金项目。
桥梁、道路等既有基础设施是维系社会运转的基石，其在长期服役中面临诸多风险与挑战。保障基础设施的安全与性能，不仅需要扎实的技术储备，更考验面向复杂工程场景的决策判断力。长期以来，为了打破复杂现场环境与有限资源的现实枷锁，本领域始终致力于将重大技术革新真正融入工程实践，从而最大限度地提升基础设施的安全性与结构韧性。如今，人工智能、大数据和自主系统的快速发展正在带来前所未有的机遇。本课题组致力于探索、开发并验证这些前沿技术的应用路径，通过赋能基础设施的数智化运维，将其与人们的日常生活紧密相连。
我们欢迎有志于通过技术创新与工程化应用来应对关键基础设施现实挑战的学生加入。面向新生的研究方向包括但不限于：
• 面向基础设施状态评估的二维与三维计算机视觉，包括基于图像的结构构件与损伤检测、基于点云的自动化几何建模，以及面向结构数字孪生的损伤量化与映射。
• 面向桥梁检测智能体的自主决策，包括移动机器人导航、具身问答，以及面向桥梁检测的视觉-语言-动作（VLA）建模。
• 面向自主化基础设施检测系统的平台与基准，包括合成环境与数据集的自动生成、无监督领域自适应，以及仿真到现实迁移。
• 面向基础设施韧性提升的数据同化决策，包括计算机视觉与其他传感模态的信息同化，以及网络层级的信息集成。
如有任何问题或有意加入课题组，欢迎联系Yasutaka Narazaki博士: https://yasutakanarazaki.github.io/structures-autonomy-lab/
研究方向：
结构工程
