清华大学类脑计算研究中心招收2024年直博生

清华类脑计算

清华大学类脑计算研究中心

施路平教授、赵蓉教授、邓磊助理教授团队

招收2024年推免直博生

类脑计算是借鉴人脑信息处理方式，面向人工通用智能，打破“冯·诺依曼”架构束缚，适于实时处理非结构化信息、具有自主学习能力的超低功耗新型计算架构。类脑计算的发展将引领下一次人工智能革命，必将在各个领域极大地拓展人类的智力活动范畴。当前各国研究均处于起步阶段，尚未形成公认技术方案，正是我国信息产业藉此实现跨越式发展的契机。中国脑科学计划“脑科学和类脑研究”的三个重点之一就是发展类脑计算。

创立于2014年9月的清华大学类脑计算研究中心，由清华大学校内7个院系联合而成，是国内最早进行全方位、系统性研究类脑计算的团队。本中心研究方向包括类脑计算芯片、类脑计算理论和算法、类脑计算软件、类脑计算系统和应用等；中心始终致力于“研究类脑计算、支撑人工通用智能、赋能各行各业”。

中心团队提出了发展AGI的类脑计算路线——走借鉴脑科学和计算机科学的“双脑驱动”发展道路。

1、2015年团队研发了第一代类脑芯片——“天机芯”芯片，是世界上首款异构融合芯片，可以运行人工神经网络（ANNs）和脉冲神经网络（SNNs），以及两者的混合。

2、2017年团队研发了第二代“天机芯”芯片。第二代“天机芯”具有高速度、高性能、低功耗的特点，制程缩小至28纳米。相比于当前世界先进的IBM的TrueNorth芯片，其功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。团队还开发了目前国内第一款类脑计算软件工具链NEUTRAMS和集探测、感知、跟踪、言语理解、自动控制、过障和避障于一体的通用智能演示平台-自动控制自行车。

3、2019年8月1日，团队最新科研成果《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》（Towardsartificial general intelligence with hybrid Tianjic chiparchitecture）登上了Nature杂志的封面。这是我国科学家在芯片设计和人工智能双领域的首篇Nature文章，同时也是第一篇封面文章。被两院院士评为2019年中国十大科技进展，科技部中国十大科学进展。《自然》总编斯基珀博士赞誉：“清华天机芯片的论文将人工智能中的计算机科学研究与神经科学研究结合起来，是人工智能领域的重要里程碑”。

4、2020年10 月 14 日，由本团队首次提出的“类脑计算完备性及计算系统层次结构”，再一次登上《Nature》杂志，实现清华大学在类脑计算领域的Nature“三连发”。

目前类脑计算研究团队有教授十余名，研究生五十余名。类脑研究团队十分注重博士生科研能力的培养和人生理想的建立，定期进行组会和学术报告，帮助师生拓宽研究视野和思路。师生之间交流融洽，沟通充分，每位同学都能得到全面的学术指导。类脑计算研究中心具有充足研究经费和计算资源、实验设备，且十分支持学生参加国际会议和出国访学，博士生还可依托类脑中心的平台，与计算机系、自动化系、生医系等联合培养。

类脑计算研究中心现招收推免生（2024年9月入学），中心主任施路平教授、赵蓉教授、邓磊助理教授团队拟招收保研直博生若干名。欢迎有数学、物理、计算机、电子信息、微电子、神经科学、自动化、材料、精密仪器背景的同学前来申报。

有意报名本团队的同学将个人材料同时发送至施路平教授（lpshi@tsinghua.edu.cn）、赵蓉教授（r_zhao@mail.tsinghua.edu.cn）、黄同学（huanghy19@mails.tsinghua.edu.cn）和杨同学（yangqy22@mails.tsinghua.edu.cn）。

材料应当包含个人简历和学习成绩单，如果有科研和竞赛成果，欢迎一并附上相关材料，收到材料后我们会尽快联系您。最终保研推免面试时间初步定于2023年9月份。

该招生广告长期有效（至2023年9月中旬）。对以上信息有疑问者，欢迎咨询：huanghy19@mails.tsinghua.edu.cn或yangqy22@mails.tsinghua.edu.cn。

参考文献

[1]Jing Pei,Lei Deng, Sen Song, MingguoZhao, Youhui Zhang, Shuang Wu, Guanrui Wang, ZheZou, Zhenzhi Wu, Wei He, FengChen, Ning Deng, Si Wu, Yu Wang, Yujie Wu, ZheyuYang, Cheng Ma, Guoqi Li,Wentao Han, Huanglong Li, Huaqiang Wu, Rong Zhao, YuanXie & Luping Shi.Towards artificial general intelligence with hybridTianjic chip architecture.Nature. 572, 106–111 (2019)

[2]Zhang Y, QuP, Ji Y, et al. A systemhierarchy for brain-inspired computing[J]. Nature,2020, 586(7829): 378-384.

[3]Zou Z ,Zhao R ,  Wu Y , et al. A hybridand scalable brain-inspired roboticplatform[J]. Scientific Reports, 2020,10(1).

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