教育背景

  • 1989.09 -1992.12 国科隆大学结晶学研究所,博士
  • 1985.09 -1988.07 山东大学晶体所,硕士
  • 1978.01 -1981.12 山东大学物理系毕业

工作履历

  • 2014.09 -至今 清华大学类脑计算研究中心,主任
  • 2013.03 -至今 清华大学光盘国家工程研究中心,主任,特聘教授
  • 1996.08 -2013.03 新加坡科技局数据存储研究院期间历任:人工认知存储器实验室主任;光学材料和系统实验室主任;非易失性存储器实验室主任;
  • 光学媒体实验室主任;资深科学家III, II,I;科学家;首席研究工程师;高级研究工程师
  • 1994.02 -1996.07 香港城市大学光电子中心,博士后研究员
  • 1993.01-1993.12 德国Frauhofer 应用光学和精密仪器研究所,博士后研究员
  • 1988.08 -1989.08 山东大学,国家晶体材料重点实验室,讲师
  • 1981.02 -1985.07 山东大学实验中心,助理工程师

研究领域

类脑计算、信息存储、集成光电子、智能系统和仪器

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。

2017年施教授及其团队还开发了面向类脑芯片的软件工具链,支持神经网络算法Tensorflow 、Caffe等平台的自动映射和编译到天机芯片。此外团队还搭建了国内首个类脑计算演示平台。

2018年施教授及其团队提出了一种同时支持训练和推理的离散化架构WAGE,将网络权重、激活值、反向误差、权重梯度用低精度整形数表达,成为类脑低能耗芯片在线学习的模型。

2018年施教授及其团队利用脉冲神经网络的时空特性,实现了在时空域的SNN误差反向传播算法。同时,解决了函数逼近的方法处理脉冲发放时刻不可导问题,建立了SNN全连接及卷积神经网络新算法。