陶钧，中山大学计算机学院及国家超级计算广州中心副教授，博士生导师。于2015年获得密歇根理工大学计算机科学专业博士学位，2015至2018年于圣母大学计算机科学与工程系任博士后研究员。其主要研究方向主要包括对大规模科学模拟数据的可视化，尤其是深度学习，信息论，优化方法，和交互探索方法在流场可视化方面的应用；以及对大规模科学数据的高性能分析方法的研究。
科学可视化在过去数十年间经历了从静态数据展示到动态数据探索的发展过程。近年来随着人工智能技术的快速发展，机器已经从一个计算工具逐渐转变为人类用户的助手乃至合作伙伴，也给人机协作探索、分析、理解科学数据带来了新的可能性。然而，科学数据的规模，及其结构、数据表示形式的复杂性也给这种协作带来了挑战。具体来说，如何理解科学数据、如何应对大规模多模态数据、如何在人类用户与计算机间构建统一的语义及交流语法，都仍需进一步研究。本报告尝试以我们当前工作为出发点，从以上几方面讨论科学可视化如何与领域专家交互及可能的技术路线。
