深色西装、素色口袋巾，嘴角带着一抹温和的笑意。在清华SIGS校园里，你或许常常见到他的身影，偶尔还会在某个音乐会场与他相遇，衣着考究而不张扬，温和、从容而自信，犹如从欧洲老电影里走出来的绅士。

鲁尔江在清华SIGS

他就是清华SIGS数据与信息研究院教授鲁尔江(Ercan Engin Kuruo?lu)。这位来自意大利的土耳其裔学者，曾在意大利国家研究委员会(CNR)工作长达20年，曾担任首席科学家/研究主任。近年来，他连续收获重要学术认可：2025年同时入围全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”和“年度科学影响力”排行榜，并当选国际电气与电子工程协会2026年会士，以表彰其在非高斯信号处理领域的先驱性贡献。2025年，他获选为土耳其科学院(Science Academy, Turkey)院士。

从童年时在书中对中国留下朦胧记忆，到今天在清华、在深圳讲述国际学术经历，他的故事，也是一所学院以全球视野汇聚英才的生动诠释。从意大利到深圳，他在这座活力创新之城继续追问如何通过数据“看”世界。

意大利教授的“中国缘”

童年时期，鲁尔江便从关于中国的书籍和故事中，对这个国家产生了深深的好奇。这个遥远的国度很早便走进了他的想象世界。从剑桥大学毕业后，鲁尔江先后在多个国际化的科研机构工作。2006年，他因学术合作第一次来到中国，童年时期的想象才真正照进现实。此后，中国科技的发展速度、学生的成长活力，以及一次次国际合作中建立的友谊，都让他不断“回到”中国。

教学中的鲁尔江

2016年，鲁尔江第一次来到深圳进行短期授课。教学科研之余，他会在爵士乐俱乐部结识同好，也曾与欧洲的友人意外重逢。这一次次细腻而温暖的相遇，让深圳“开放包容”的标签变得更加鲜活。

而促使他最终定居于此的，是2019年一通来自清华SIGS的电话。学院高水平、跨学科、国际化的发展愿景，让他看见了一座年轻城市与一所年轻学院共同生长的可能。没有太多犹豫，他做出决定：出发!向清华，向深圳!

从癌症早期诊断到脑科学

信号处理学者走出的“交叉”之路

鲁尔江的主要研究方向涵盖统计信号与图像处理、贝叶斯机器学习，并应用于遥感、环境科学、电信与计算生物学等领域。在非高斯信号处理领域的开创性研究，曾获“分形几何之父”伯努瓦·曼德尔布罗(Benoit Mandelbrot)在主题演讲中公开称赞。他曾担任《数字信号处理》(Digital Signal Processing)期刊主编，目前任《富兰克林学会期刊》(Journal of the Franklin Institute)联合主编，也担任IEEE图像、视频与多维信号处理技术委员会主席和IEEE信号处理学会技术指导委员会成员等。2012年，他曾获得德国洪堡基金会“洪堡资深学者”项目资助。

鲁尔江团队的一个重要研究方向，是用图或网络的方法建模数据，这也是他加入清华SIGS后重点推进的工作方向之一。在他看来，数据并不是孤立的数字。以基因为例，它们并不单独工作，而是在动态网络中彼此影响。理解复杂数据，不能只看变量本身，更要看见变量之间如何联系，这也是图与网络方法的重要价值。

在研究中，图结构里隐藏的谱信息成为理解复杂关系的关键路径。简单来说，就是将变量本身的信息与变量之间的作用关系结合起来，帮助人们在复杂系统中寻找更深层的秩序。

鲁尔江(右)指导学生

鲁尔江的核心方法学贡献在于，将图信号处理(Graph Signal Processing)与贝叶斯非参数建模(Bayesian Nonparametric Modeling)相结合，用于刻画复杂系统中变量之间的高阶依赖关系。与传统多变量分析不同，该方法不仅分析变量的取值，更利用图结构中的谱信息(spectral information)与拓扑信息(topological information)，将变量自身信息与变量间相互作用关系统一建模，既分析每个独立变量的取值变化，也分析每个变量之间互作用关系的动态变化，从而更早发现系统异常。

在交叉应用层面，通过比对正常基因网络与癌症基因网络的图特征差异，该方法可在癌症早期阶段捕捉到基因表达网络的变化，识别癌症通路中的关键基因，为早期诊断和药物靶点发现提供新思路。

在脑科学领域，其方法已应用于正常大脑与自闭症大脑的动态差异分析，并正探索开发类似大语言模型思路的“大脑模型”，以期直接解读脑电信号。此外，鲁尔江与合作者利用信息论与统计学习方法，发现现有自然遗传密码在信息保存意义上并非最优解，证明了原始遗传密码的存在。

这些系统性的方法学贡献与交叉探索，集中体现了鲁尔江在信号处理与计算生物学交叉领域的深厚积淀。他早年奠基的非高斯信号处理理论贯穿其数十年学术生涯，奠定了其当选IEEE会士的学术基础。他近年来在遗传密码、图信号处理与贝叶斯非参数建模等方向上的开创性工作，为其获选土耳其科学院院士提供了重要支撑。

土耳其科学院自成立以来，始终坚持科学价值、自由与诚信的原则，汇聚多领域顶尖科学家共同应对科学技术的关键挑战，其中的院士成员不乏诺贝尔奖得主。这种跨学科协作的理念，与鲁尔江团队交叉创新的研究风格不谋而合。

不断追问和挑战“边界”

在热潮中保持自己的“温度”

鲁尔江的课题组汇聚了九种不同的语言——中文、英语、意大利语、法语、俄语、泰语、土耳其语、阿拉伯语和希伯来语。而他们真正的“共同语言”，是对未知的探索，对数据科学的赤诚热爱。

鲁尔江与学生合影

在人工智能浪潮不断变化的今天，鲁尔江感叹：“科学的范式似乎正在发生转变，人们越来越依赖一些尚未被充分理解却表现得令人惊叹的系统。”他认为，技术越是向前，科学家越需要“追问”它的边界和风险在哪里。鲁尔江关注的另一个研究方向，是用可解释的方法分析深度神经网络。“我们不应忘记，技术发展的目标是构建像其他工程系统一样安全可靠的系统。”这种理性的坚持也延伸到他的育人理念中。他总是鼓励学生追随自己感到兴奋与好奇的问题，而不是简单追逐热点。“我更希望学生在热潮中保持自己的‘温度’，即能保持独立思考的能力，又具有不轻易妥协的专业精神。”

全球视野，交叉融合。这位扎根深圳的国际学者，带领来自不同专业和文化背景的学生，与清华SIGS、与深圳一同成长，折射出清华SIGS以全球视野汇聚英才、以交叉融合激发创新的发展气象。全职加盟六年来，鲁尔江正在以实际行动深度参与到清华SIGS的学科建设、人才培养与科研高峰之中。面向生命健康领域的重大需求，带着对数据本质的不懈追问，他正一步一个脚印，在中国的“硅谷”城市闯出更广阔的新路。