系统科学、以人为中心的技术与控制论：共同塑造一个负责任且具有韧性的未来 [校长致辞]

《IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine》：Systems Science, Human-Centric Technologies, and Cybernetics: Shaping a Responsible and Resilient Future [President’s Message]

　　2026年对系统、人与控制论（Systems, Man, and Cybernetics，简称SMC）领域来说是一个具有决定性的时刻，因为这一学科正从经典的系统理论基础不断发展到智能、适应性强且以人为中心的系统，并在前所未有的规模上运作。随着智能技术逐渐渗透到交通、医疗、制造、能源和国防等多个领域，对自主性、学习能力以及人类监督进行原则性整合的需求比以往任何时候都更为迫切。在这个关键时刻担任IEEE SMC学会的主席，既是一种荣誉，也是一份责任。SMC学会的宗旨始终如一——推进集成系统科学、人机交互和控制论的理论、实践和应用，以造福人类。SMC技术的进步始终建立在一些普遍原则之上，如反馈与控制、稳定性与鲁棒性、可观测性与可控性、分层与分布式系统，以及在不确定性下的决策制定。这些理论和原则至今仍是现代智能系统的基石，尽管这些系统不断进化，逐渐融入了学习能力、自主性和数据驱动的智能特性。

当今的SMC挑战已从传统的控制论扩展到支持学习的自适应系统，在这些系统中，反馈循环不再是固定的，而是通过数据、经验和交互进行动态调整。控制架构越来越倾向于混合形式，将基于物理的模型与机器学习相结合。这种演变要求我们重新关注一些基本问题，例如系统收敛性、稳定性、可解释性、可靠性和安全性。SMC的理论框架为这些复杂系统的进一步创新和应用提供了重要基础，帮助它们解决现实世界中的问题。

当代SMC的一个显著特点是“以人为中心的智能”的兴起，其中人类依然是控制循环中的关键组成部分。智能系统并非取代人类决策者，而是越来越多地基于共享自主性、人在回路中以及人参与回路控制的原则进行设计，并实现共同适应的学习。要实现有效的人机协作，需要推进认知控制论、信任建模、可解释性人工智能以及人类因素方面的研究，从而确保复杂系统的行为保持透明、可预测，并与人类意图和价值观保持一致。自主系统和信息物理系统的转型进一步体现了SMC技术的理论进步。如今，现代自主系统在传感、计算、通信和执行等相互连接的系统中运行，通常会受到社会经济约束的影响。确保这些系统的弹性和安全性需要采用“系统中的系统”思维方式，进行多尺度建模，并设计出能够明确考虑不确定性、系统涌现和人类交互的鲁棒协调机制。

同样重要的是，基于系统理论的可靠和道德性人工智能的发展。诸如公平性、透明度、鲁棒性和可问责性等属性可以通过控制论的角度来理解，例如将其视为嵌入在反馈、监管和决策结构中的约束和目标。这标志着评估方式从部署后的验证转向了设计阶段的保证，其中伦理推理、验证和确认成为系统架构和生命周期管理不可或缺的部分。

数字孪生技术和用于可持续性与韧性的复杂系统，展示了经典系统建模与现代数据驱动智能之间的融合。通过整合多物理场模型、实时数据和预测分析，数字孪生技术实现了物理系统与虚拟系统之间的持续反馈。这支持了预测性控制、场景分析以及智能基础设施、气候适应性和资源优化等领域的决策制定，体现了SMC原则在实践中的社会相关性。

随着我们步入工业4.0和社会5.0的时代，我呼吁SMC领域的学者们进行创新性思考，广泛开展合作，并大胆与跨学科合作伙伴和利益相关者建立联系。通过推进普遍的SMC理论与现代智能技术相结合，并将人类价值观体现在系统设计的核心，IEEE SMC学会将继续塑造一个负责任、具有韧性和包容性的技术未来。

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**Saeid Nahavandi**

Saeid Nahavandi于1991年在英国杜伦大学获得博士学位。作为Swinburne科技大学的首任研究副校长兼国防创新总监，他此前还曾担任副校长（负责国防技术）和澳大利亚智能系统研究与创新研究所的创始主任。他的研究兴趣包括复杂系统建模、机器人技术及其人机交互方面。他在国际期刊和会议上发表了超过1300篇科学论文。Nahavandi教授现任IEEE SMC学会会长，同时兼任IEEE《系统杂志》的联合主编、《IEEE Access》的高级编辑、《IEEE控制论汇刊》的副主编以及IEEE出版社的编委会成员。他还是IEEE、澳大利亚技术工程院、澳大利亚工程师协会和匈牙利工程技术学会的会士。

2026年1月，Nahavandi教授被授予澳大利亚勋章。

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**Levente Kovacs**

Levente Kovacs分别于2000年和2011年在罗马尼亚蒂米什瓦拉理工大学和匈牙利布达佩斯技术与经济大学获得电气工程硕士学位和生物医学工程博士学位。2008年，他在布达佩斯技术与经济大学完成博士学业。自2016年起，他成为奥布达大学的正教授。他的研究领域包括现代控制理论和生理控制，在这些领域内，他在国际期刊上发表了600多篇论文，其研究的影响因子超过400，h指数为38，被引用次数超过6000次。自2019年起，他担任奥布达大学的校长。他同时也是奥布达大学应用信息学与应用数学交叉博士学院以及该校的资格认证与博士学位委员会的成员。2013年，他创立了奥布达大学生理控制研究中心并担任负责人。2012至2015年间，他曾荣获匈牙利科学院的János Bolyai研究学者称号。2015年，他获得了欧盟ERC的资助，开展关于利用控制工程方法实现个性化肿瘤治疗的课题研究。自2009年起成为IEEE会员，2018年起成为IEEE高级会员。2012年起，他还是IEEE医学与生物医学工程学会（EMBS）和SMC学会的成员。2017至2024年，他担任IEEE匈牙利分会的主席；2018年创立并至今担任IEEE控制学会匈牙利分会的主席。自2024年起，他还担任SMC学会的董事会成员，负责会议和组织工作。他还担任IFAC多个技术委员会的成员，包括生物医学系统委员会（TC 8.2）和控制教育委员会（TC 9.4）。此外，他还是匈牙利糖尿病协会（HDA）的成员，并创立了该协会的人工胰腺工作组。

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**Tom Gedeon**

Tom Gedeon是澳大利亚科廷大学的AI教授，专注于以人为中心的AI研究。他在澳大利亚国立大学担任计算机科学教授并担任工程学院副院长，具有丰富的学术经验。他在国际期刊上发表过多篇研究论文，尤其是在神经网络、机器学习和人机交互领域。他在国际AI社区中发挥重要作用，曾担任亚太神经网络大会（Asia-Pacific Neural Network Assembly）主席和澳大利亚计算研究与教育协会（Computing Research and Education Association of Australasia）的主席，并为澳大利亚研究委员会提供咨询服务。他还积极参与国际AI社区的组织工作。

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**Ferat Sahin**

Ferat Sahin在弗吉尼亚理工学院获得硕士和博士学位。2000年起，他在罗切斯特理工学院担任电气与微电子工程系教授，并负责该校的多智能体生物机器人实验室和Century Mold协作机器人实验室。他的研究方向包括协作机器人技术、人体合规性机器人系统、深度学习在抓取中的应用、机器学习在生物信号处理中的角色、系统仿真与建模、机器学习、生物信号处理、故障分析与系统健康评估、决策理论、分布式多智能体系统以及贝叶斯网络学习。Sahin博士在这些研究领域发表了大量论文，并参与了多本书籍的撰写，其中包括CRC出版社出版的《实验与实用机器人技术》（Experimental and Practical Robotics）和《智能控制系统与系统工程导论》（Intelligent Control Systems With an Introduction to System of Systems Engineering）。他获得了多家政府和企业的研究资助，并通过RoboCamps等项目为学术研究提供了重要支持。他在IEEE及多个组织中担任过技术组织者、审稿人、副主编和编辑等职务，目前在多个学术机构担任重要职位。他同时也是武汉理工大学（中国）的杰出教授；华中科技大学的高端专家；意大利ICAR-CNR研究所的资深研究员；中国科学院PIFI集团在深圳SIAT的国际研究员；以及IEEE传感器委员会、SMCS（系统、人与控制学会）和物联网（IoT）技术委员会的杰出讲师。他曾在1997年和1999年作为访问学者在加州大学伯克利分校（ICSI）进行研究，并于2009年担任昆士兰科技大学的访问教授。在意大利乌尼卡大学（Unical），他担任国际关系代表、信息通信技术（ICT）博士项目的主席、人工智能驱动的放射组学研究生课程的主任，以及SPEME实验室和Radioamica实验室的主任。此外，他还共同创立了乌尼卡大学与武汉理工大学（WUT）、山东矿业大学（SMU）和哈尔滨工程大学（HZAU）之间的物联网联合实验室。目前，Fortino担任意大利CINI国家实验室数字健康组的科学负责人。根据Clarivate的评估，他是2020-2025年间计算机科学领域的“高引用研究员”。他在WoS数据库中发表了25篇以上高引用论文，h指数为88，Google Scholar上的引用次数超过33,000次。他的研究兴趣包括可穿戴计算系统、电子健康、物联网和基于代理的计算。他是750多篇国际期刊、会议论文和书籍的作者，并担任IEEE出版社《人机系统系列》（IEEE Press Series on Human-Machine Systems）的创始主编，以及多家国际顶级期刊的编委会成员，如IEEE TASE、IEEE TAFFC-CS、IEEE THMS、IEEE T-AI、IEEE SJ、IEEE JBHI、IEEE OJEMB、IEEE OJCS、Information Fusion和EAAI等。他曾主持过130多次国际研讨会和会议，作为IPC（国际程序委员会）成员参与了700余次国际会议，并担任了80多期特刊的客座编辑。Fortino还是SenSysCal S.r.l.的联合创始人及首席执行官，该公司专注于创新物联网系统的研发；最近，他还共同创立了Bigtech S.r.l.，该公司专注于大数据、人工智能和物联网技术。Fortino在2026-2028年期间担任SMCS（系统、人与控制学会）的控制论分会副主席，并曾担任该分会的执行委员会成员及意大利分会的主席。

**Enrique Herrera Viedma**
Enrique Herrera Viedma是格拉纳达大学（University of Granada）的计算机科学与人工智能教授，自2015年起担任该校研究与知识转移副校长。他的研究兴趣包括群体决策、共识模型、语言建模、信息聚合、信息检索、数字图书馆、网络质量评估、推荐系统、生成式人工智能和负责任智能系统。在这些领域，他在ISI收录的期刊上发表了350多篇论文，并协调了25多个研究项目。Herrera-Viedma曾担任SMCS的出版物副主席（2021-2022年）和控制论副主席（2022-2025年），目前是国际期刊IEEE Transactions on Fuzzy Systems等刊物的编委会成员。他的h指数为94，被Clarivate Analytics评为2014-2023年计算机科学与工程领域的“高引用研究员”。2026年5月8日至10日，他将在格拉纳达（Spain）主持IEEE人工智能大会。

**Robert Kozma**
Robert Kozma是IEEE和国际神经网络学会（INNS）的会士。他分别于1982年在俄罗斯莫斯科电力工程学院获得电力工程硕士学位，1986年在匈牙利欧特沃什大学获得数学硕士学位，1992年在荷兰代尔夫特理工大学获得应用物理学博士学位。他曾在日本东北大学（Tohoku University）担任量子科学与工程副教授（1993-1996年），在新西兰达尼丁的奥塔哥大学（Otago University）担任信息科学讲师（1996-1998年），以及在美国加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系神经生物学与计算机科学分部的研究员（1998-2000年）。自2000年起，他在美国田纳西州孟菲斯大学（University of Memphis）担任教授，教授计算机科学与数学相关课程。他是该校FedEx技术学院大规模集成优化与网络研究中心的创始主任。他的任职经历包括匈牙利布达佩斯óbuda大学（2022年）、美国马萨诸塞州阿默斯特大学（University of Massachusetts Amherst）信息与计算机科学学院（2016-2020年）、美国空军汉斯康姆基地（Hanscom Air Force Base, MA）和美国代顿市赖特-帕特森空军基地（Wright-Patterson Air Force Base, OH）的传感器技术总监（2007-2011和2012-2013年）、加州大学帕萨迪纳分校NASA喷气推进实验室（NASA Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, CA）的机器人学部（2006年）、以及普林斯顿Sarnoff公司（Sarnoff Co., Princeton, NJ）的研究工作。他的研究得到了美国国家航空航天局（NASA）、美国国防高级研究计划局（DARPA）、空军研究实验室（AFRL）、空军科学研究办公室（AFOSR）、国家研究基金会（NSF）、国家研究委员会（NRC）、海军研究办公室（ONR）和FedEx等机构的支持，总经费超过700万美元。在最近当选为SMCS理事会普通成员（2026-2028年）之前，他曾担任SMCS理事会投票成员（2016-2018年和2020年），并担任IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems期刊的主编（2020-2025年，非投票成员）。他还担任SMCS会士委员会（2020-2021年和2023-2026年）、出版委员会（2020-2025年）和奖项委员会（2024-2025年）的成员，并共同创立了SMCS意识计算技术委员会（SMCS Awareness Computing TC）。他曾担任IEEE计算智能学会（IEEE Computational Intelligence Society）的执行委员会成员（2009-2012年），担任CIS DLP委员会主席（2010-2011年）和CIS标准委员会主席（2008-2009年及2020-2021年），以及CIS会士委员会成员（2013-2014年和2026年）。Kozma博士还担任TAB期刊委员会（2026-2027年）和标准委员会（2021-2026年）的投票成员，并曾担任国际神经网络学会（INNS）的主席（2017-2018年）及理事会成员（2004-2012年）。他获得了多项奖项，包括INNS Dennis Gabor奖和IEEE SMCS杰出服务奖。他在智能信号处理、人工与生物智能系统的设计与控制、计算神经动力学、认知计算、大规模图与网络、鲁棒决策支持系统、机器人自主性与导航以及脑机接口等领域拥有超过40年的研究经验。他在复杂时空振荡脑动力学方面的开创性工作推动了神经渗透模型的发展，该模型基于随机图和格子阵列的渗透理论，克服了传统方法的局限性。他与已故的Walter J. Freeman在加州大学伯克利分校的合作成果产生了认知与意识的数学计算模型。他的研究关注智能技术的社会与伦理问题。

**Chun Sing Lai**
Chun Sing Lai于2013年获得伦敦布鲁内尔大学（Brunel University of London）电子与电气工程专业的理学士学位，2019年在牛津大学（University of Oxford）获得工程科学博士学位。他目前是天津大学电气与信息工程学院的Yingcai教授，研究方向包括智能电网、能源系统建模、计算智能和电动汽车系统。他曾组织了2017年加拿大IEEE SMC会议上的“智能电网与智慧城市”研讨会，以及2018年日本IEEE SMC会议上的“区块链与智能电网”研讨会。他还担任2020年和2021年IEEE国际智能城市会议（ISC2）的出版物联合主席，并在2022年智能城市会议上担任技术程序委员会主席。他是2024年第五届国际智能计算与人机交互会议的会议主席。他是澳大利亚悉尼第四届国际智能城市与绿色能源会议的顾问委员会成员，同时也是IEEE智能城市出版委员会的副主席。他在IEEE消费者电子学期刊（IEEE Transactions on Consumer Electronics）担任高级编辑，在IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems及IET能源转换与经济期刊（IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems and IET Energy Conversion and Economics）担任副主编。他曾是SMCS的系统科学与工程分会副主席，并担任多个国际期刊的副主编。Lai教授的学术成果备受认可，包括在《IEEE Transactions on Consumer Electronics》上的最佳论文奖、2022年SMCS颁发的杰出服务奖，以及2024年IEEE智能城市技术委员会颁发的最高活跃度奖项。他还获得了IEEE消费电子学学会颁发的年度最佳副主编奖和IET能源转换与经济期刊的优秀审稿人奖。

**Jinjun Shan**
Jinjun Shan是约克大学（York University）地球与空间科学及工程系的正教授。他于2002年在哈尔滨工业大学（Harbin Institute of Technology）获得博士学位，2006年加入约克大学担任空间工程助理教授，2016年晋升为正教授，并在2018-2023年间担任系主任。在约克大学任职前，他曾在北京航空航天研究大学（University of Toronto Institute for Aerospace Studies）和香港城市大学（City University of Hong Kong）从事博士后研究。他的研究领域包括自主系统的动力学与控制、多智能体系统、智能材料与结构、航天器动力学与控制以及空间仪器。他的研究成果包括240余篇高引用论文和两本专著，以及两项专利。Shan教授因在工程教育领域的杰出贡献获得多项荣誉，包括加拿大工程学院院士（Canadian Academy of Engineering）和英国高等教育学会院士（Fellow of the Higher Education Academy）的称号。

**Dezhi Xu**
Dezhi Xu现任东南大学（Southeast University）电气工程学院的青年首席教授和博士生导师，同时是IEEE的高级会员。他担任IEEE SMC南京分会的主席、中国能源学会（China Energy Society）的主任、中国可再生能源学会（China Renewable Energy Society）的储能委员会成员、中国自动化协会（CAA）的能源互联网委员会成员、中国电气技术学会（CAA）的可信控制系统委员会成员，以及中国电气技术学会能源存储标准化委员会的专家委员。他还担任多本国内外期刊的客座编辑/编委会成员，包括《International Journal of Innovative Computing, Information and Control》、《Electric Power Automation Equipment》、《Electric Power》和《Electric Power》等。他曾参与多场国际会议的程序委员会工作。Xu教授在可再生能源发电与控制、先进储能技术、特种电机驱动与控制、故障诊断与容错等领域有深入研究。他已经领导了10多项纵向研究项目，这些项目得到了中国国家自然科学基金（优秀青年学者项目、一般项目及青年学者项目）、江苏省自然科学基金（一般项目）以及教育部与通用设备部联合预研基金的支持。此外，他还承担了20多项企业委托的横向项目。他的研究成果已发表在150多篇学术论文上，其中100多篇被SCI收录，并获得了20多项中国发明专利。他被斯坦福大学评为全球顶尖2%的科学家之一。徐博士获得了六项科学技术奖项，包括中国商业联合会颁发的科技进步奖一等奖、中国轻工业联合会颁发的科技进步奖二等奖，以及中国产学研创新与促进奖二等奖。他还获得了六项个人荣誉，如中国发明协会颁发的发明与创业奖（年度人物）、中国市场监督管理协会颁发的金桥奖，以及能源存储领导者联盟颁发的能源存储产业最具创新与先锋人士奖。

### 陈春林（IEEE Fellow）
陈春林分别于2001年和2006年在中国合肥的中国科学技术大学获得了自动化专业的学士学位和控制科学与工程专业的博士学位。他目前是南京大学机器人与自动化学院的教授兼副院长。2012年至2013年期间，他作为访问学者在美国新泽西州普林斯顿大学进行研究。他还曾在美国澳大利亚堪培拉的新南威尔士大学和中国香港的城市大学担任访问学者。他的研究兴趣包括强化学习、机器人技术及量子控制领域。他在IEEE刊物和顶级人工智能会议上发表了80多篇论文。陈博士目前担任IEEE系统控制学技术委员会主席。

### 陈谋
陈谋于1998年在南京航空航天大学获得材料科学与工程学士学位，2004年获得控制理论与控制工程博士学位。2004年至2006年，他在该校自动化工程学院担任讲师，2006年晋升为副教授，2011年升任教授。他曾多次在国外担任访问学者，包括2007-2008年在英国拉夫堡大学、2008-2009年在新加坡国立大学、2014年在澳大利亚阿德莱德大学。目前他担任南京航空航天大学自动化工程学院院长。2026年当选为IEEE Fellow、IET Fellow和CAA Fellow，并入选国际系统与控制科学院院士。迄今为止，他发表了300多篇论文，其中包括200多篇期刊文章和6本专著。他曾担任多家知名期刊的副主编，如《IEEE控制学汇刊》、《IEEE/ASME机电一体化汇刊》、《IEEE电路与系统II：快报》、《神经计算》、《中国科学信息导报》、《自动化学报》和《控制理论与应用》。他的荣誉包括2018年国家杰出青年科学基金支持、2018年中国国家自然科学奖二等奖、2025年教育部自然科学研究成果一等奖、2021年江苏省科学技术奖一等奖、2023年中国自动化学会自然科学奖一等奖、以及2025年中国指挥与控制学会科技进步奖一等奖。他指导了25篇博士论文和75篇硕士学位论文。根据Google Scholar的数据，他的h-index为62。自2020年以来，他一直被Clarivate评为高被引科学家。

### 邓方
邓方分别于2004年和2009年在北京工业大学获得控制科学与工程专业的学士学位和博士学位。他目前是北京工业大学人工智能学院的教授，同时也在珠海分校担任教授。他兼任北京工业大学研究生院和人工智能学院的执行副院长，以及北京轻量化智能系统重点实验室的主任。他的研究兴趣包括群体智能、自主传感器网络和智能可穿戴设备。邓方是IEEE和IET的Fellow，曾获得国家杰出青年科学基金支持，并荣获多项奖项，包括国家科技进步奖二等奖、中国青年科学技术奖和北京杰出青年中关村奖。他担任《IEEE系统、人与控制学汇刊》、《IEEE神经网络与学习系统汇刊》、《IEEE智能车辆汇刊》、《IEEE模糊系统汇刊》和《中国航空学报》的副主编。

### 李帅
李帅在中国合肥的合肥工业大学获得精密机械工程学士学位，在中国合肥的中国科学技术大学获得自动控制工程硕士学位，在美国霍博肯的史蒂文斯理工学院获得电气与计算机工程博士学位。他目前是奥卢大学信息技术与电气工程学院的教授，同时是芬兰国家技术中心的兼职教授。他的研究重点是非线性优化和智能控制在机器人技术中的应用。他在同行评审期刊上发表了300多篇SCI索引论文，其中130多篇发表在IEEE系列期刊上，总引用次数超过22,000次，h-index为86。2026年，他因在智能系统建模、学习和优化领域的神经网络研究贡献被选为IEEE Fellow。

### 沈超
沈超现任西安交通大学的控制科学与工程系教授，同时担任该校教育部的信息物理融合系统工程研究中心主任和人力资源部副主任。他分别于2007年和2014年在西安交通大学获得自动控制学士学位和系统工程博士学位，并曾在2011年至2013年间担任卡内基梅隆大学计算机科学系的研究学者。他在机器学习、自动控制、智慧城市及计算机与网络安全等领域发表了200多篇国际学术论文。他担任多家国际期刊的编委会成员，包括IEEE TDSC和TCYB Transactions、IEEE SMC理事会成员、IEEE SMC西安分会主席、ACM SIGSAC中国分会副主席以及中国人工智能学会组织工作委员会副主席。他还获得了MIT TR35 China奖和IEEE SMC早期职业奖。

### 吴新宇
吴新宇（IEEE Fellow）2008年在香港中文大学获得自动化与计算机辅助工程博士学位。他目前是中国科学院深圳先进技术研究院的教授，负责智能仿生技术中心的工作。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器人与智能系统。

### 唐颖（Gina）
唐颖分别于1996年和1998年在 Northeastern University 获得学士学位和硕士学位，2001年在新泽西理工学院获得博士学位。她目前是罗文大学（美国新泽西州格拉斯伯勒市）电气与计算机工程系的教授，兼任机器学习与人工智能虚拟现实中心的副主任。她的研究兴趣集中在信息物理社会系统领域，探索人工智能与扩展现实的交叉应用，以提升复杂系统的适应性和个性化。她的研究成果包括3项美国专利和260多篇同行评审论文，其中93篇发表于期刊，编辑过2本书籍和6本百科全书章节。她目前担任《IEEE系统、人与控制学汇刊》和《IEEE智能车辆汇刊》的高级编辑，以及《IEEE计算社会系统汇刊》和Springer《Discover Artificial Intelligence》的副编辑。她还是IEEE系统、人与控制学技术委员会（智能解决方案）的创始主席，以及IEEE机器人与自动化学会可持续生产自动化技术委员会的创始主席。

### 余文
余文1990年在清华大学获得自动化学士学位，随后在东北大学分别获得自动控制专业的硕士和博士学位。1995年至1996年，他在东北大学自动控制系担任讲师。自1996年起，他在中国国家理工学院（CINVESTAV-IPN）工作，现任自动控制系教授。2002年至2003年，他在墨西哥墨西哥城的墨西哥石油研究院从事研究工作；2006年至2007年担任英国贝尔法斯特女王大学的高级访问研究员，2009年至2010年曾任美国加州圣克鲁斯大学的访问副教授。他从2006年起在东北大学担任访问教授，目前在中国国家理工学院自动控制系担任教授（Investigador Cinvestav 3 F）。他的出版物超过500篇，包括200多篇期刊文章和10本专著。他是墨西哥科学院院士，曾任IEEE年度会议SCSI 2023的主席，并担任《IEEE控制学汇刊》、《IEEE神经网络与学习系统汇刊》和《神经计算》的副主编。他指导了38篇博士论文和41篇硕士论文，根据Google Scholar的数据，他的h-index为53。根据Elsevier和斯坦福大学的排名，他的学术影响力位列全球顶尖2%的科学家之列。