主讲人简介：

郭俊雄，男，工学博士，成都大学特聘研究员、硕士生导师。2020年于电子科技大学获得博士学位，师从林媛教授、俞滨教授。随后，作为特聘研究员加入成都大学电子信息与电气工程学院、高等研究院进行工作。从2023年开始，以在职人员身份加入电子科技大学从事博士后研究。目前主要从事微纳光电子器件、智能感知系统、类脑神经态计算等方面的研究。近年来，在《Nano Letters》、《IEEE TIFS》、《Carbon》、《Nanoscale》、《Applied Physics Letters》等国际刊物上发表SCI论文30余篇，合著英文专著2部，申请发明专利10余项，主持国家自然科学基金、四川省自然科学基金等多项科学研究项目。

主讲内容简介：

人类视觉系统可从复杂环境中快速识别所需的目标和信息，受此启发，类脑智能感知系统特别是人工视觉在模式识别、探测和成像应用中备受期待。然而，当前高性能人工视觉往往由电子器件组成，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表面等离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感算一体的特性。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多频率下的图像识别方面显示出超高的精度，有望突破人类视觉限制。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确定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。

会议主题：表面等离型全光人工视觉系统会议时间：2024-3-14 18:30-19:30

讲座地点：10414

主办单位：电子信息与电气工程学院