时        间

2026年10月20日 上午10:00-12:00

地        点

线上（腾讯会议 会议号：597 337 487）

主  讲  人

黄益

主办单位

三峡大学电气工程学院

备  注

报告人讲解：黄益，硕士毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，博士毕业于马萨诸塞大学阿默斯特分校。曾任马萨诸塞大学阿默斯特分校电气与计算机工程系博士后研究员，现任田纳西大学诺克斯维尔分校电气工程与计算机科学系助理教授。研究方向包括忆阻系统的软硬件协同设计、面向高能效AI的类脑计算，以及智能传感与通信系统。在Nature Electronics、Nature Sensors、Nature Reviews Electrical Engineering、Nature Communications、Science Advances等国际知名期刊发表论文20余篇。  

报告摘要: 人工智能（AI）已在众多应用场景中实现了卓越性能。然而，AI算法不断增长的规模与复杂度，给传统计算硬件在尺寸、重量、功耗与成本层面带来了严峻挑战，这一矛盾在计算资源受限的边缘应用场景中表现得尤为突出。基于忆阻器件的模拟存内计算（AIMC）硬件，能够以高能效、并行化的方式完成向量-矩阵乘法运算，而这类运算正是绝大多数AI模型的核心计算环节，这为上述挑战提供了一种极具潜力的解决方案。本报告将系统介绍忆阻系统的软硬件协同设计思路，探讨从电路层到算法层的多层次创新如何充分释放AIMC硬件的算力潜力。通过融合定制化电路设计、高精度信号处理与轻量化神经网络优化技术，可支撑从语音识别到无线通信的一系列边缘智能应用落地，为下一代高效AI系统的发展筑牢技术基础。