孙法省，教授、博士生导师，国家级高层次人才。 博士毕业于南开大学概率论与数理统计专业，主要从事计算机试验设计、大数据抽样及其在机器学习与人工智能中的应用研究。

研究聚焦大数据与人工智能中的基础性问题：如何在有限的试验与计算资源下，获取更有价值的数据，实现可靠建模与高效优化。 面向复杂系统仿真成本高、可用样本有限的挑战，发展高效计算机试验设计方法，通过科学选择试验点，为代理建模、复杂系统分析与优化提供统计支撑；面向海量数据的计算瓶颈，研究具有代表性和高信息量的子样本选择方法，在统计精度与计算效率之间寻求更优平衡，为大规模数据分析与机器学习提供方法支持。研究注重统计理论、计算方法与实际问题的结合，推动试验设计、统计推断与智能优化的交叉研究，服务于科学计算、高端装备研发与智能决策中的数据获取和分析需求。

曾获教育部自然科学奖、全国统计科学研究优秀成果奖、吉林省青年科技奖、吉林省自然科学学术成果奖。研究成果发表于 The Annals of Statistics、Biometrika、Journal of the American Statistical Association 等国际统计学顶级期刊，部分成果被国际知名学者收录于 Chapman & Hall/CRC、Springer 出版的英文学术专著；相关计算机试验研究成果被国防科技大学空天科学学院、美国空军技术学院等机构的学者引用。

中国现场统计研究会试验设计分会副理事长

中国数学会均匀设计分会副理事长

中国现场统计研究会统计与调查分会副理事长

中国现场统计研究会生存分析分会副理事长

全国工业统计学教学研究会数字经济与区块链技术协会副理事长

中国数学会概率统计分会常务理事

教育部自然科学奖

全国统计科学研究优秀成果奖

吉林省优秀教师

吉林省青年科技奖

吉林省政府津贴

吉林省突出贡献专家

吉林省自然科学学术成果奖

南开大学优秀毕业生