基本信息
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Bio
研究概况
2013年施教授加入清华大学,2014年创建类脑计算研究中心,中心从基础理论、神经形态器件、类脑芯片、类脑软件、系统和应用对类脑计算进行全面研究。
为了克服冯诺依曼体系架构的瓶颈和人工通用智能的最终实现,施教授和他的团队研究类脑计算模型和算法、类脑芯片和类脑计算机,发展人工通用智能的基础理论和核心技术。
2015年11月成功研制成功首款跨模态异构融合神经形态类脑计算芯片,命名为tianjic ®,此芯片可进行大规模神经元网络的模拟,具有超高速、实时、低功耗等特点,相关结果发表在2016.12 science智能机器人特刊上。
2017年10月成功研制了天机2代神经形态芯片。该芯片基于先进的28纳米半导体技术,集成了千万突触和约4万个神经元能力;同时支持脉冲神经网络算法和人工神经网络算法,包括CNN,MLP,LSTM等网络架构。与同等工艺制程的神经形态芯片-IBM“真北”芯片-相比,从芯片密、速度和带宽都有大幅度提升。
2013年施教授加入清华大学,2014年创建类脑计算研究中心,中心从基础理论、神经形态器件、类脑芯片、类脑软件、系统和应用对类脑计算进行全面研究。
为了克服冯诺依曼体系架构的瓶颈和人工通用智能的最终实现,施教授和他的团队研究类脑计算模型和算法、类脑芯片和类脑计算机,发展人工通用智能的基础理论和核心技术。
2015年11月成功研制成功首款跨模态异构融合神经形态类脑计算芯片,命名为tianjic ®,此芯片可进行大规模神经元网络的模拟,具有超高速、实时、低功耗等特点,相关结果发表在2016.12 science智能机器人特刊上。
2017年10月成功研制了天机2代神经形态芯片。该芯片基于先进的28纳米半导体技术,集成了千万突触和约4万个神经元能力;同时支持脉冲神经网络算法和人工神经网络算法,包括CNN,MLP,LSTM等网络架构。与同等工艺制程的神经形态芯片-IBM“真北”芯片-相比,从芯片密、速度和带宽都有大幅度提升。
Research Interests
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Zheyu Yang,Taoyi Wang,Yihan Lin, Yuguo Chen, Hui Zeng,Jing Pei, Jiazheng Wang, Xue Liu, Yichun Zhou, Jianqiang Zhang, Xin Wang, Xinhao Lv,
Natureno. 8014 (2024): 1027-1033
CoRR (2024)
Nature Electronicsno. 6 (2024): 454-465
National science reviewno. 5 (2024): nwae066-nwae066
SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCESno. 4 (2023): 1-14
AGIpp.197-206, (2023)
Science Roboticsno. 78 (2023): eabm6996-eabm6996
Wenli Zhang,Luping Shi
2023 IEEE 6th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR)pp.65-70, (2023)
Songchen Ma,Jing Pei,Weihao Zhang,Guanrui Wang, Dahu Feng,Fangwen Yu,Chenhang Song,Huanyu Qu,Cheng Ma, Mingsheng Lu,Faqiang Liu, Wenhao Zhou,
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