该项目由包括帝国理工学院在内的六所大学运营，将获得630万英镑的支持。

其目标是实现对大量不断增长的、通常与客户需求和行为以及系统和设备性能有关的数据的建模和分析的一步变化。

我们的目标是……帮助解决我们日益相互联系的社会所面临的一些挑战。

Almut Veraart教授

在许多领域，这将使人们更容易发现问题和机会，做出准确的预测和有力的计划。例如，它将帮助解决网络犯罪，提高电力部门的抵御能力和碳减排。

这个为期六年的项目结合了统计学、概率论和数据科学方面的专业知识，由英国研究与创新(UKRI)下属的工程和物理科学研究委员会(EPSRC)资助。

网络随机过程和时间序列(NeST)伙伴关系涉及六所大学——伦敦帝国理工学院、巴斯、布里斯托尔、牛津、约克和伦敦政治经济学院——以及一系列公司和政府组织。

在帝国理工学院，该项目由数学系的Ed Cohen博士、Nick Heard教授、Almut Veraart教授和Guy Nason教授领导。

维拉特教授说:“我们对我们在NeST上的合作感到兴奋。包含网络结构的复杂数据集在我们的日常生活中无处不在，其中包括交通、能源、社会、金融和计算机网络以及医疗数据网络。

“我们的目标是推进此类数据集的建模、模拟、统计推断、学习、预测和异常检测，并帮助解决我们日益相互联系的社会所面临的一些挑战。”

世界级专家的国家中心

NeST的目标是将自己建立为世界领先的研究中心，开发新的理论、方法和计算技术，以解决由“动态网络”生成的数据集的数学和统计分析问题。

这些网络不仅包括大大小小的IT网络，还包括更广泛和更传统意义上的网络，如铁路网和所有铁路线路和连接点(例如，车站，网络与客户连接的地方)。

网络的动态方面尤其重要:大多数数据集不是静态的，而是不断进化和增长的。

通过数字生成解决方案

这项数学研究有多个潜在的应用领域，其目标是:

更安全、更环保的电网:更多地使用可再生能源是英国能源安全和实现净零碳排放能力的关键。整合风能和太阳能等间歇性能源需要对电网净需求进行复杂的预测。NeST将开发计算机模型和模拟来帮助应对这一挑战。

更好地检测网络攻击:2022年，网络犯罪给全球企业、消费者和政府造成了估计1万亿英镑的损失。为了使IT网络更安全，迫切需要创新工具。NeST将开发分析网络流量的新方法，以查明表明网络攻击的泄密变化，从而更早地发现并减少造成的损害。

改善邮件服务:邮件公司在提高服务效率方面面临许多后勤方面的挑战。NeST将帮助他们将资源与不断变化的需求相匹配，并更好地利用他们的分销基础设施和车队。好处将包括改善对企业和公众的服务，以及大幅减少碳足迹。

EPSRC研究基地主任Jane Nicholson说:“NeST项目证明了数学科学在能源、交通和网络安全等重要领域的根本重要性。

“该团队在动态网络研究和开发方面的领导地位，这将反映一个事实，即支撑这些关键部门的数据不断变化，将为影响我们日常生活的工业和关键服务带来好处。”

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。