余其，博士，同济大学电子与信息学院长聘副教授、博士生导师。2025年入选国家青年高层次人才项目和上海市青年领军人才项目。本科毕业于中国科学技术大学，博士毕业于澳大利亚新南威尔士大学，曾在澳大利亚国立大学、新南威尔士大学及格里菲斯大学从事博士后研究。长期从事控制理论，机器学习，量子传感与量子测量研究，重点关注连续测量下的量子滤波与平滑理论、量子噪声估计及控制优化方法，并探索人工智能在量子系统中的应用。

已在《Automatica》《IEEE Transactions on Cybernetics》等国际期刊及IFAC等重要会议发表多篇论文，并参与多项国际合作研究。与新南威尔士大学，悉尼科技大学，日本理化学研究所（RIKEN）、伦敦大学学院、新加坡国立大学等机构保持长期合作关系。具有多年海外科研与教学经历，致力于开展量子与智能交叉方向研究与人才培养，欢迎对相关领域感兴趣的学生加入团队。

研究方向

控制理论

人工智能

机器学习在控制与量子系统中的应用

量子传感与量子测量

面向未来信息技术发展，量子科技与人工智能的深度融合正成为重要研究方向。本研究聚焦量子估计与量子控制的协同发展，并探索机器学习在量子系统中的应用潜力。量子估计技术致力于利用测量数据推断量子系统的状态、参数或噪声特性，从而提升系统表征的精度；量子控制技术则通过外部操控（如激光或电磁场）引导量子系统的演化，优化量子计算、传感和信息处理中的操控精度与稳健性。两者紧密相辅相成：精准的量子估计为控制策略优化提供可靠依据，而高效的量子控制反过来提升测量质量，进一步助力估计精度的提升。在此基础上，机器学习被引入作为智能算法工具，用于自动学习最优的估计与控制策略，以应对量子系统中普遍存在的复杂性与不确定性。相比传统方法，机器学习在高维空间中能够更灵活、有效地寻找优化解，为提升量子系统的性能和鲁棒性开辟了新的路径。

教育背景

·2015工学学士，中国科学技术大学（USTC），自动化系

·2019工学博士，澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）

导师：董道毅 教授（IEEE Fellow）；Ian R. Petersen教授（澳大利亚科学院院士，IEEE/IFAC Fellow）

工作经历

·2025–至今 特聘研究员，同济大学电子与信息工程学院、自主智能无人系统科学中心

·2024–2025博士后研究员，新南威尔士大学（UNSW），Huadong Mo组

·2022–2024博士后研究员，格里菲斯大学（Griffith University），Howard Wiseman组

·2020–2022博士后研究员，新南威尔士大学（UNSW），Daoyi Dong组

·2019–2020博士后研究员，澳大利亚国立大学（ANU），Ian Petersen组

教学与人才培养

硕士/博士生导师，欢迎对以下方向感兴趣的学生报考：控制理论，量子传感，机器学习结合量子控制，开放量子系统的估计，量子噪声估计，滤波与平滑，智能控制与系统优化。

在国外指导博士生及本科生多名，具有丰富的国际化培养经验。

荣誉与服务

·上海市白玉兰人才

·IEEE高级会员（Senior Member）

·格里菲斯大学2022卓越女性基金

·多次担任国际期刊审稿人及会议程序委员会成员