科技成果

结合黑、白箱优势的“灰箱”XAI

1.  融合物理模型与机器学习方法,包括基于量子计算的新颖黑箱框架;
2.  探索实际系统变量隐含物理关系的挖掘方法;
3.  结合白、黑箱优势,构建物理关系的“灰箱算法”AI表达,提供增强的可解释AI解决方案;
4.  研究第三代人工智能、领域及跨域知识发掘,解决典型复杂多尺度计算问题;
5.  建立具有通用性的跨尺度人工智能辅助计算理论和方法,促进跨学科研究合作。

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智能系统、控制、建模 / CAutoD for control systems

1.  CAutoD技术从历史数据中学习经验、构建多工况及非线性动力学模型
2.  包括灰箱自适应全局学习、主动学习、模仿学习
3.  与业界深度合作多工况建模、非线性预测及控制

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CAutoD 通讯应用 / AI for communication systems

数据存储与传输可靠性技术
香农第二定理(有噪信道编码定理)

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集成电路设计、感存算一体AI芯片CAutoD / AI & CAutoD for EDA

1.  全面融合领域知识的AI因果关系,实现多约束全局优化的电子系统
2.  预测仿真和多约束、多目标设计
3.  拓扑线性化及传递函数法
4.  系统级多模块设计自动化
    “参数化”→“模块化” →“结构化” →“层次化”的AI辅助自动设计方法

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电磁仿真工业软件

对标 ANSYS HFSS 和 Dassault CST

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工业设计 CAutoD / CAutoD for industrial design

从芯片的封装设计,到门禁公交卡应用、到战机的雷达隐身特性,再到战场复杂电磁环境研究,乃至核装置的关键性能保障,先进的电磁仿真工业软件在军民领域都发挥着重要作用。

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学术论文:

授权专利:

*  CN117422114B:AI加速器的优化方法及AI加速器
*  CN117688887A:一种基于知识和数据双驱动人工智能的电路设计方法

科研项目:

•  中国科学技术部,《先进计算与新兴软件》国家重点研发计划《高能效感算一体芯片与系统》项目(国拨3737万元,总经费1.31亿元),包括课题一的“感算一体神经形态芯片架构”任务和课题二(“智能计算增强感知的机制”),2023-2026
•  国家自然科学基金委员会,重大研究计划培育项目,“可解释、可通用的人工智能驱动的科学计算理论及应用”,2023.01-2025.12
•  中国科学技术部,高端外国专家引进计划,“计算机自动设计技术及应用”,2022.01-2023.12
•  ××8国家重大工程任务,07专项子项目,“×××系统集成”,¥24,460,000,2021.07-2022.12
•  广东省基础与应用基础研究基金,粤深联合重点项目,"协同进化的无中心分布式大规模深度学习模型与方法",2021.10-2024.09
•  深圳市科技重大专项:基于异构天基网络的新一代机载卫星通信天线,600万元,2024-2026
•  深圳市自然科学基金,面上项目,“兼容sub-6GHz的一体化毫米波射频前端协作通信方法研究”,2022.01-2024.12