2017-2021年期间就读于天津大学电气自动化与信息工程学院物联网工程专业，获得工学学士学位。2021-2024年就读于上海交通大学电子工程系，获得工学硕士学位。2025年至今攻读博士学位。

      主要研究方向为基于深度学习的光纤信道建模，利用AI的方法，对光纤信道的传输过程进行精确建模，解决传统建模算法复杂度高的问题，从而实现链路的全局优化。

科研成果

[1] M. Shi, Z. Niu, H. Yang, et al., "Fast and accurate waveform modeling based on sequence-to-sequence framework for multi-channel and high-rate optical fiber transmission," Opt. Lett. 50, 2286-2289 (2025).

[2]M. Shi, H. Yang, C. Zeng, et al., "Enhancing generalization in neural network-based waveform-level channel modeling for optical fiber transmission through parameter encoding structures," Opt. Express 33, 40851-40867 (2025).

[3]史明辉, 牛泽坤, 杨航, et al., "基于深度学习的光传输系统信道波形建模研究进展（特邀）," Research Progress of Channel Waveform Modeling in Optical Transmission System Based on Deep Learning (Invited) 45, 1420016 (2025).

[4]史明辉, 郑智雄, 牛泽坤, et al., "基于低复杂度Transformer的光纤信道快速精确建模技术," 中兴通讯技术 31, 3-12 (2025).

承担项目

华为企业横向 《基于深度学习的光纤非线性效应建模》

科技部重点研发计划 《超宽带超高速单模光纤传输系统的仿真建模及现网示范》