科研进展-北京大学人工智能研究院

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北京大学黄如院士-杨玉超教授团队在可校准感知神经元与类脑多模态感知方面取得重要…

受生物学启发的神经形态感知系统能够有效地处理从外界世界获得的物理信号，具有并行、分布式和事件驱动的优势。在生物感知系统中，感受器感知多模态的环境信息，神经细胞将这些信息编码为脉冲信号，随后脉冲信号被传递到大脑皮层进行进一步的处理。忆阻器由于其丰富的动力学特性，成为模拟生物神经元的重要候选器件,将忆阻器和传感器结合，可以构建高效、多模态的人工感知神经元。然而当前国际上对人工感知神经元的研究主要集中...

2022-07-09

黄涛团队采用药物靶向孟德尔随机化研究揭示脂质、载脂蛋白、他汀与自发性脑出血发生…

2022年6月2日，临床神经病学顶级期刊《Annals of neurology》（IF：10.42）在线发表了北京大学人工智能研究院智慧公众健康研究中心、医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学系黄涛研究员与北京大学第三医院神经内科樊东升教授的合作研究成果，论文题为 “Lipids, apolipoproteins, statins and ICH: A Mendelian Randomization Study”（脂质、载脂蛋白与自发性脑出血—孟德尔随机化研究），研究利用全球自发性脑出血遗传学数据...

2022-06-15

北京大学马剑竹课题组发表研究论文《基于图神经网络的城市道路网空间均匀性量化》

日前，北京大学人工智能研究院马剑竹副教授课题组在Nature Machine Intelligence（NMI）上发表了题为《基于图神经网络的城市道路网空间均匀性量化》（“Quantifying the spatial homogeneity of urban road networks via graph neural networks”）的研究论文。Nature Machine Intelligence于2019年1月正式上线，每月一期，每期发表2—4篇文章。NMI主要接收的论文主题主要包括机器学习理论与方法的研究，人工智能应用于其它领域...

2022-05-09

类脑智能芯片研究中心杨玉超教授与合作者在Nature Reviews Materials上发表基于动态…

自上世纪中叶以来，计算机和计算芯片以晶体管为基本元件构建数字处理电路，摩尔定律驱动计算性能增长。而当晶体管尺寸微缩接近物理极限，摩尔定律面临终结，芯片算力增长逐渐放缓，人类正在步入后摩尔时代。此外，以CPU、GPU为代表的传统芯片架构下计算单元与存储单元的分离也造成频繁的数据搬运，形成速度、功耗瓶颈（冯诺依曼瓶颈），在近年来兴起的神经网络等数据密集型计算任务上问题进一步凸显。未来智能计算需求仍面临指...

2022-04-12

类脑智能芯片研究中心黄如院士 — 燕博南助理教授课题组在“存内计算AI芯片”领域取…

2022年2月末，有着“集成电路国际奥林匹克盛会”之称的IEEE国际固态电路会议（International Solid-State Circuits Conference, ISSCC）圆满举办。ISSCC是世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议。在此次会议上，北京大学集成电路学院与人工智能研究院黄如院士——燕博南助理教授课题组关于存内计算的的学术文章《A 1.041Mb/mm2 27.38TOPS/W Signed-INT8 Dynamic Logic Based ADC-Less SRAM Compute-In-Memory M...

2022-03-30

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