王丹石，北京邮电大学科学技术研究院副院长，信息光子学与光通信全国重点实验室副教授，博士生导师。2016年博士毕业于北京邮电大学，2014年和2020年分别在日本NICT研究所信息通信研究部和香港理工大学光子研究中心做访问学者。长期从事人工智能与光通信交叉融合方向的科研工作，是国内外最早一批将人工智能技术引入光通信和光网络交叉应用方向的科研人员。

受同行学者邀请已在IEEE、OPTICA等高级别国际学术会议和工业界论坛上做学术报告40余次，其中在ECOC、SPPCom、ACP、OECC等国际学术会议上做特邀报告15次，并多次担任TPC委员。入选全球前2%顶尖科学家榜单，目前已发表SCI期刊论文80余篇，光通信领域两大顶会OFC和ECOC论文30余篇；第一作者论文入选ESI前1%高被引论文，中科院一区12篇/二区30篇，高下载论文7篇，他引过次数过百论文9篇。主编出版学术专著2部。与中国联通、烽火通信联合发布业界首份《光网络数字孪生白皮书》。目前已申请国家发明专利28项，其中授权18项。承担及参与国家级课题十余项，并与国内电信运营商及设备供应商开展广泛科研合作和成果应用落地。

【所获奖励与荣誉】

• 2023年，入选北京市科技新星计划

• 2022年，中国发明协会发明创新奖一等奖（排名1）

• 2022年，中国电子学会“优秀科技工作者”荣誉称号
  

• 2021年，中国人工智能学会吴文俊人工智能优秀青年奖

• 2020年，中国人工智能学会吴文俊人工智能科技进步二等奖（排名3）
  

• 2021年，获得中国产学研合作创新（个人）奖
  

• 2020年，获得北京市优秀毕业设计优秀指导教师

• 2022年，获得北京邮电大学“1551”人才计划托举人才

• 2018年，中国光学工程学会技术发明一等奖（排名15）

【学术服务】

• IEEE Senior Member、OPTICA Member

• 中国电子学会青年科学家俱乐部副秘书长

• 中国人工智能学会产业年会通信网络论坛执行主席

• SCI期刊《Sensor》《Photonics》《Electronics》客座编辑

• 担任SSPCom、ACP、ICOCN等国际会议TPC委员

• IEEE CM、IEEE TCOM、IEEE JSAC、ACS Photonics、JLT、OE、OL、JOCN等权威期刊审稿人

【研究领域】

• 智能光通信

• 数字孪生光网络

• 物理启发式机器学习

• AI for Science

【近期论文成果】

• D. Wang, X. Jiang, Y. Song, M. Fu, Z. Zhang, X. Chen, M. Zhang, "Applications of physics-informed neural network for optical fiber communications." IEEE Communications Magazine 60.9: 32-37 (2022).

• D. Wang, Z. Zhang, M. Zhang, M. Fu, J. Li, S. Cai, C. Zhang, X. Chen, "Role of Digital Twin in Optical Communication: Fault Management, Hardware Configuration, and Transmission Simulation," IEEE Communications Magazine, 59(1): 133-139 (2021).

• X. Jiang, D. Wang*, Q. Fan, M. Zhang, C. Lu, APT. Lau, "Physics‐Informed Neural Network for Nonlinear Dynamics in Fiber Optics." Laser & Photonics Reviews 16(9): 2100483, (2022).

• Y. Wu, M. Zhang, J. Li, and D. Wang*, "Dynamic Network Topology Portrait for Digital Twin Optical Network." Journal of Lightwave Technology 41.10: 2953-2968 (2023).

• X. Zhang. M. Zhang, Y. Song, X. Jiang, F. Zhang, D. Wang*, “DeepONet-Based Waveform-Level Simulation for a Wideband Nonlinear WDM System.”  Journal of Lightwave Technology 41 (2023).

• D. Wang, C. Zhang, W. Chen, APT. Lau, "A review of machine learning-based failure management in optical networks." Science China Information Sciences 65.11: 1-19 (2022).

• Y. Song, Q. Fan, C. Lu, D. Wang*, APT. Lau, "Efficient three-step amplifier configuration algorithm for dynamic C+ L-band links in presence of stimulated Raman scattering." Journal of Lightwave Technology 41.5: 1445-1453 (2022).

• X. Jiang, D. Wang*, X. Chen, and M. Zhang. "Physics-Informed Neural Network for Optical Fiber Parameter Estimation From the Nonlinear Schrödinger Equation." Journal of Lightwave Technology 40.21: 7095-7105 (2022).

• J. Li, D. Wang*, M. Zhang, S. Cui, "Digital twin-enabled self-evolved optical transceiver using deep reinforcement learning," Optics Letters, 45(16): 4654-4657 (2020).

• D. Wang, Y. Song, J. Li, J. Qin, T. Yang, M. Zhang, X. Chen, A. C. Boucouvalas, "Data-driven optical fiber channel modeling: a deep learning approach," Journal of Lightwave Technology, 38(17): 4730-4743, (2020).