近日，我校信息学院方勇教授获批国家自然科学基金原创探索计划（专家推荐类）项目，这是我校首次获批此类项目，代表着我校在基础研究原创探索领域取得了新的进展。此前《中国科学基金》也曾对方勇教授的研究成果进行了报道。

当前由于海量数据的不断涌现，数据压缩成为一个重要的研究课题。传统数据压缩编码复杂、解码简单，但在无线传感器网络结点或无法在编码端进行数据预测等特殊场合，数据压缩的编码器往往要求具有低复杂度，传统数据压缩机制不再适用。因此分布式数据压缩机制应运而生，与传统数据压缩相反，分布式数据压缩具有编码简单、解码复杂的特点，避免了参考数据在网络中的流动，实现了对隐私数据的保护。但现有的基于信道纠错码的分布式数据压缩系统由于信道模型与信源模型的差异存在很大的性能损失。

方勇教授采用信源码实现方式，针对一种特殊的多元非线性陪集码——多元的区间重叠的分布式算术码开展研究,从理论上深刻理解多元分布式算术码，提升其性能，其前期的初级版本已经取得了显著优于信道纠错码的性能。该项目的研究成果有望引领多元非线性陪集码的研究方向，加深人们对多元非线性陪集码的理解，为多元非线性陪集码的广泛应用奠定理论基础，在分布式视频编码和分布式基因数据压缩等领域发挥重要作用。

原创探索计划项目是国家自然科学基金委为贯彻落实《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》关于提升原始创新能力的战略部署，于2020年新设立的国家自然基金项目类型，其中专家推荐类项目全年均可申报，指南引导类不定期发布项目指南，科学家根据指南要求申报。此次方勇教授获批项目属于专家推荐类。

原创项目资助科研人员提出原创学术思想、开展探索性与风险性强的原创性基础研究工作，旨在培育或产出从无到有的引领性原创成果，解决科学难题、引领研究方向或开拓研究领域，为推动我国基础研究高质量发展提供源头供给。

（审稿：王亚琼  网络编辑：和燕）