利用人工智能与基于智能体的控制，提高能源网络抵御威胁的韧性（2026）

人工智能与基于智能体的控制领域博士学位，重点在于故障预测。申请者应具备工程或数据科学背景，且优先要求具有编程经验。

您将承担的任务： 开发一套原型工具包，用于评估能源网络的韧性，并与工业系统连接以提取数据并提供应对干预措施建议。 尽可能使用能源网络数据集进行研究。 利用机器学习与基于智能体的控制技术，构建先进的仿真模型。 与研究人员及行业利益相关方合作。 在高影响期刊与会议上发表论文。

您将培养的技能： 能源网络与复杂系统建模 应用于基础设施的人工智能方法 关键系统的韧性与风险分析 实际数据集处理经验 您将受益于我们的研究人员培养培训计划，从而能够提升您的研究能力，确保您在未来的职业生涯中能够取得成功。 申请人（或其资助方，如能确定）需承担相应的费用，此外还需支付2000英镑的一次性研究与培训支持经费（RTSG），用于支持其研究工作。按本土标准收取的博士学费按英国研究与创新局（UKRI）每年推荐的标准设定，并随通货膨胀率同步调整。海外费用则实行年度调涨机制——详情请参阅我们的学费页面。 资格要求： 全日制或非全日制，面向英国 UK及国际申请者。理想的申请者应具备电气工程、物理、数学或数据科学方面的背景知识，并对复杂网络或基础设施系统有浓厚兴趣。一定的编程经验以及致力于将工程、数据与韧性领域相结合的工作意愿将被视为优势。符合条件的申请者通常需拥有相关领域的二等一级（2:1）荣誉学士学位（或同等学历）。 请确保您的申请包含以下各项内容： 研究提案。 您的个人简历 CV。 学位证书及成绩单。 2份推荐资料，其中至少1份须由您过去5年内曾就读的机构提供。 若您的第一语言并非英语，则需证明您符合该大学规定的英语语言要求。

申请方式： 根据我们的分步指南，于2027年开始，在线申请全日制工程学博士项目 请在申请中明确说明您申请的是在 [会员信息] 博士指导下进行的“提升能源网络抵御威胁能力的人工智能与代理控制”项目。