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从意大利到深圳，清华SIGS土耳其裔教授的“中国缘”

　　身着深色西装、搭配素色口袋巾，气质温和从容——在清华SIGS校园，常能见到数据与信息研究院教授鲁尔江(Ercan Engin Kuruoğlu)的身影。这位意大利籍土耳其裔学者，曾在意大利国家研究委员会(CNR)任职20年，担任首席科学家，近年接连收获重磅学术认可：2025年同时跻身全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”与“年度科学影响力”榜单，当选土耳其科学院院士；2026年获评IEEE会士，以表彰其在非高斯信号处理领域的先驱性贡献。

　　鲁尔江与中国的缘分始于童年。年少时他便通过书籍对遥远的中国充满好奇，从剑桥大学毕业后，他先后在多国科研机构工作，2006年因学术合作首次踏足中国，真切感受到中国科技的发展速度与青年学子的活力，此后便因合作与交流多次到访。2016年他赴深圳短期授课，城市开放包容的氛围、爵士乐俱乐部的同好之谊、与旧友的意外重逢，都让他对这座城市好感渐深。2019年，一通来自清华SIGS的邀约电话，让他下定决心定居深圳——学院高水平、跨学科、国际化的发展愿景，让他看到了年轻学院与活力城市共生的无限可能。

　　深耕学术数十年，鲁尔江的研究覆盖统计信号与图像处理、贝叶斯机器学习，广泛应用于遥感、环境科学、电信与计算生物学等领域。他早年在非高斯信号处理领域的开创性成果，曾获“分形几何之父”伯努瓦·曼德尔布罗公开称赞；他曾获德国洪堡基金会“洪堡资深学者”资助，历任《数字信号处理》期刊主编、《富兰克林学会期刊》联合主编，同时担任IEEE图像、视频与多维信号处理技术委员会主席等学术职务。

　　加入清华SIGS后，鲁尔江重点推进图与网络方法的数据建模研究。在他看来，数据并非孤立存在，理解复杂系统既要关注变量本身，更要厘清变量间的关联。他的核心方法学贡献，是将图信号处理与贝叶斯非参数建模结合，利用图结构中的谱信息与拓扑信息，统一刻画变量自身变化与相互作用的动态关系，从而更早识别系统异常。

　　这一方法已在多个交叉领域落地：在癌症研究中，通过比对正常与癌症基因网络的图特征差异，可在早期捕捉基因表达网络变化，识别关键致癌基因，为早期诊断与药物靶点发现提供新路径；在脑科学领域，已用于分析正常大脑与孤独症大脑的动态差异，团队正借鉴大语言模型思路的“大脑模型”，尝试直接解读脑电信号；此外，他与合作者还通过信息论与统计学习方法，证明现有自然遗传密码在信息保存层面并非最优解，为原始遗传密码的存在提供了佐证。这些系统性成果，也成为他当选土耳其科学院院士的重要支撑。

　　鲁尔江的课题组汇聚了九种不同语言的研究者，对未知的探索是他们共通的“学术语言”。身处AI发展热潮中，他始终保持理性：技术越发展，越需要追问边界与风险。他团队的另一研究方向，正是用可解释方法分析深度神经网络，追求构建安全可靠的技术系统。在育人上，他也始终鼓励学生追随自身好奇，而非盲目追逐热点，“在热潮中保持自己的‘温度’，保有独立思考的能力与不轻易妥协的专业精神”。

　　从意大利到深圳，鲁尔江的学术旅程，既是一位国际学者的个人选择，也是清华SIGS以全球视野汇聚英才的生动注脚。在这座创新之城，他仍在持续追问，用数据科学的方法探索世界的深层秩序。

　　文｜记者 沈婷婷 通讯员 易天伦 叶思佳

　　图｜学校提供