首页 -> 2017年度求是杰出青年学者奖

杨玉超

 

        我的主要研究方向是类脑计算,目标在于借鉴大脑神经网络在计算原理和体系架构上的优势,通过新原理基础器件和体系架构等方面的创新实现具有高智能、低功耗的类脑智能计算系统。我们现在所使用的计算机原本承载着人类实现机器智能的梦想,但是现有的体系架构和运算范式最终决定了它更适于执行抽象逻辑运算任务,并且面临功耗大的问题,构建像人脑一样能够自主学习并且具有类脑通用智能的计算系统将是计算机和智能技术发展的终极目标。其中研制能够小型化至纳米尺度并能逼真模拟神经元、突触信息处理功能和微观动力学行为的神经形态器件将成为实现类脑智能芯片的基础和关键。采用拟神经网络的体系架构有助于计算和存储的融合,实现高度并行运算并克服计算功耗上的瓶颈。

 

        我认为神经形态器件对于大脑信息处理单元功能的模拟应当从基本的微观离子输运层面开始,以此为基础上升到单元层面上对生物单元行为的模拟和架构层面上对神经网络拓扑结构的模拟。因此,我的研究一方面采用原位方法解析了多种忆阻神经形态器件中的离子输运和纳米尺度导电通道形成的微观动力学过程,提出了一般化的导电细丝生长动力学模型,另一方面基于微观理解设计实现了能够模拟神经突触多种可塑性的电子突触,并系统调控了器件的线性度、学习速率等特性。针对神经形态器件集成中的串扰问题研究了具有自选通特性的器件单元。我希望针对类脑计算的交叉研究未来能够为脑科学、高能效计算、人工智能等带来全新的发展机遇,并深入影响人们的生活。

 

        杨玉超,1984年出生。2010年于清华大学材料系获工学博士学位,2010至2015年在美国密西根大学安娜堡分校从事忆阻器与类脑计算研究,先后任博士后、高级研究员。2015年8月加入北京大学信息科学技术学院,任助理教授、博士生导师,并入选中组部“青年千人计划”。

        杨玉超的研究集中在类脑计算方向,主要在神经形态器件微观动力学解析及其行为调控、规模化集成、系统功能演示等方面取得了一些原创性进展。通过原位手段解析了不同体系神经形态器件中的微观离子输运和权值调控机制,设计实现了高连续性、高线性度电子突触,实现了基于金属纳米颗粒的自演化网络,并面向阵列集成研制了多种具有抗串扰的器件等。代表性工作发表在Nature Communications、Advanced Materials、Nano Letters等期刊上,被引用2400余次,4篇文章入选ESI高被引论文,研究成果受到美国自然科学基金网站、BBC新闻、ScienceDaily等网站报道。作为负责人承担北京市科委“脑科学研究”专项课题、国家自然基金面上项目、国家重点研发计划青年科学家项目等研究。

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