主讲人简介：

郭俊雄，博士，成都大学电子信息与电气工程学院特聘副研究员。近5年发表SCI论文30篇，申请专利10余项，主持、参与国家自然科学基金、四川省科技厅、省部级重点实验室开放课题等科研项目多项，担任PSBJ编委及JAC，SMS，BM，ARJC，MEE等多个SCI期刊审稿人。主要研究领域包括：二维材料光电子器件与智能系统、低维材料的制备及其功能化。

主讲内容简介：

人工视觉系统可从复杂环境中识别所需的目标和信息，因此在模式识别、探测和成像应用中备受期待。然而，具有高识别性能的最先进的人工视觉通常由电子器件组成，面临着额外冗余数据导致的存储空间巨大占用和高功耗的挑战。在近期工作中，我们开发了一种基于石墨烯表面等离子体激元的全光学神经网络，以打破冯·诺伊曼在集成电路中的瓶颈。与基于互补金属氧化物半导体（CMOS）的神经网络相比，所设计的全光网络实现了In-Memery计算特性。此外，与其他内存计算器件（如RRAM、PCRAM和FeRAM）相比，所设计的人工视觉系统在THz频率下的图像识别方面显示出超高的精度，突破了人类视觉限制。此外，RRAM和类似的突触存储器需要额外的控制电路和标准存储器来重置突触权重，而电导和电压脉冲之间的模糊关系在我们所设计的器件中更容易实现，为边缘计算和物联网发展提供了一种新的方法。

讲座时间：2023-3-3 20:30-21:30

讲座地点：10526

主办单位：电子信息与电气工程学院