【直播】【博士创『芯』说】艾鹏程：用于探测器前端电子学的人工智能专用芯片

质量的本源是什么？宇宙在大爆炸的初期是如何演化的？为了回答这些本源性的问题，物理学家建造了大型的对撞机设施，试图去探索极高能量下的物理过程和规律。2013年，诺贝尔物理学奖被授予希格斯等人，以表彰他们几十年前提出的Higgs玻色子相关理论。而支撑这一理论的实验结果，正是从当时欧洲最大的强子对撞机LHC上观测得来。

对撞机是一个复杂的系统，围绕对撞顶点有若干层探测器设施，产生的数据率可达到PB每秒的量级。如何从庞大的数据中筛选出有价值的信息？如此复杂的系统对芯片研发有哪些特殊的技术需求？
本期博士创『芯』说将邀请清华大学工物系博士后艾鹏程，从探测器信号物理特征在线提取的角度，介绍集成电路和人工智能的手段在这一领域的应用。

直播信息

报告题目

用于探测器前端电子学的人工智能专用芯片

报告人

艾鹏程

报告时间

2022年3月11日 10:00

主办方

清华大学集成电路学院、北京未来芯片技术高精尖创新中心、复旦大学新一代集成电路技术集成攻关大平台

直播二维码

宣传海报

报告人介绍

艾鹏程，毕业于华中师范大学物理科学与技术学院，取得无线电物理专业博士学位。2020年9月至今于清华大学从事博士后研究，研究方向为高能物理探测器、集成电路和机器学习的交叉研究，以第一作者或通讯作者在《Journal of Instrumentation》、《Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A》、《Nuclear Science and Techniques》等期刊上发表SCI论文7篇，EI论文1篇，单篇引用最高12次；主持中国博士后科学基金一项，作为项目骨干参与两项国家重点研发计划；受邀参加国际国内学术会议4次并作口头报告；2018年获博士研究生国家奖学金，2020年获优秀博士论文。作为审稿人，累计为SCI期刊审稿40余次。

报告摘要

在高能物理探测器的信号处理过程中，需要从采样波形信号恢复事件的时间、能量等信息。以神经网络为代表的人工智能方法以其适应性、灵活性和扩展性，在该问题上展现出一定的优势。进一步地，将特定的神经网络负载部署到专用集成电路芯片上，实现探测器信号的实时特征提取，不仅能充分发挥神经网络的潜在能力，还能够显著降低传输的数据率，进而降低系统的功耗和复杂度。本讲座围绕“探测器前端电子学的人工智能专用芯片”这一主题，介绍这一领域的研究进展，以及在工程实践中获得的具体经验。

扩展阅读

 

4. 诺奖得主Wilczek科普专栏

5. 天文王善钦专栏

编辑：王茹茹

蔻享学术平台，国内领先的一站式科学资源共享平台，依托国内外一流科研院所、高等院校和企业的科研力量，聚焦前沿科学，以优化科研创新环境、传播和服务科学、促进学科交叉融合为宗旨，打造优质学术资源的共享数据平台。

版权说明：未经授权严禁任何形式的媒体转载和摘编，并且严禁转载至微信以外的平台！

---

原创文章首发于蔻享学术，仅代表作者观点，不代表蔻享学术立场。

转载请在『蔻享学术』公众号后台留言。

点击阅读原文～发现惊喜！