施路平，1958年12月生，現任清華大學類腦計算研究中心主任、清華大學光碟國家工程研究中心主任，清華大學教授，SPIE Fellow。2013年3月入職清華大學，2014年創建類腦計算研究中心，從基礎理論、神經形態器件、類腦晶片、類腦軟體、系統和套用對類腦計算進行全面研究。
基本介紹
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人物簡介
1985-1988年在山東大學晶體所師從蔣民華院士，1988年獲碩士學位，後留所工作，1989年赴德國留學，1992年從德國科隆大學獲得科學博士，1993-1996曾在德國弗朗荷費研究所和香港城市大學做博士後，1996.8-2013.3是新加坡科學院數據存儲研究院資深科學家，光學材料和系統實驗室主任,非易失性存儲器實驗室主任，新加坡科學院人工認知存儲器實驗室主任。在過去的十多年中，參與創建並領導了研究院的半導體非易失性存儲器，光存儲，人工認知存儲器研究領域。研究領域包括信息存儲，集成光電子學，材料科學，人工認知存儲器，自旋電子學，納米科學與技術等，是人工認知存儲器的主要開拓者之一。2013年3月入職清華，SPIE Fellow。
2023年8月，入選中國科學院院士增選有效候選人名單。
人物經歷
教育背景
- 1989.09 -1992.12 德國科隆大學結晶學研究所，博士
- 1985.09 -1988.07 山東大學晶體所，碩士
- 1978.01 -1981.12 山東大學物理系畢業
工作履歷
- 2014.09 -至今 清華大學類腦計算研究中心,主任
- 2013.03 -至今 清華大學光碟國家工程研究中心,主任，特聘教授
- 1996.08 -2013.03 新加坡科技局數據存儲研究院期間歷任：人工認知存儲器實驗室主任；光學材料和系統實驗室主任；非易失性存儲器實驗室主任；
- 光學媒體實驗室主任；資深科學家III， II，I；科學家；首席研究工程師；高級研究工程師
- 1994.02 -1996.07 香港城市大學光電子中心，博士後研究員
- 1993.01-1993.12 德國Frauhofer 套用光學和精密儀器研究所,博士後研究員
- 1988.08 -1989.08 山東大學,國家晶體材料重點實驗室，講師
- 1981.02 -1985.07 山東大學實驗中心，助理工程師
研究領域
類腦計算、信息存儲、集成光電子、智慧型系統和儀器
社會任職
曾擔任IEEE non Volatile Memory Technologies Symposium (2011,2012,2013)會議聯合主席；The 9th Asia-Pacific Conference on Near-field Optics (APNFO2013)會議聯合主席；美國Optical Data Storage Topic Meeting（ODS）顧問委員會主席( 2010)，大會聯合主席(2009)，技術委員會聯合主席（2008）；East-West Summit on Nanophotonics and Metal Materials 2009大會聯合主席。系列叢書Solid state memories，CRC Press and Taylor & Francis主編。
學術研究
已發表近200多篇學術論文 （包括Science，Nature Photonics，Phys Rev Lett，Advance Mat, Laser&Photonics Review, Scientific Reports）,擁有10多項專利或專利申請，和4章叢書，作過50多場學術邀請報告，因其在類超晶格相變材料和器件的傑出貢獻而於2004年獲頒新加坡國家科技獎（第一受獎人）。
2019年，清華大學精密儀器系施路平教授團隊發布了一項最新研究成果——類腦計算晶片“天機芯”。該晶片是面向人工通用智慧型的世界首款異構融合類腦計算晶片，可同時支持計算機科學和神經科學的神經網路模型，例如人工神經網路和脈衝神經網路，發揮它們各自的優勢。基於此研究成果的論文“面向人工通用智慧型的異構天機晶片架構”，作為封面文章登上了8月1日的《自然》學術期刊（Nature）。
2022年，榮獲CCF科技成果獎技術發明一等獎
清華施路平教授發表的《Nature》封面論文。
研究概況
2013年施教授加入清華大學，2014年創建類腦計算研究中心，中心從基礎理論、神經形態器件、類腦晶片、類腦軟體、系統和套用對類腦計算進行全面研究。
為了克服馮諾依曼體系架構的瓶頸和人工通用智慧型的最終實現，施教授和他的團隊研究類腦計算模型和算法、類腦晶片和類腦計算機，發展人工通用智慧型的基礎理論和核心技術。
2015年11月成功研製成功首款跨模態異構融合神經形態類腦計算晶片，命名為tianjic ®，此晶片可進行大規模神經元網路的模擬，具有超高速、實時、低功耗等特點，相關結果發表在2016.12 science智慧型機器人特刊上。
2017年10月成功研製了天機2代神經形態晶片。該晶片基於先進的28納米半導體技術，集成了千萬突觸和約4萬個神經元能力；同時支持脈衝神經網路算法和人工神經網路算法，包括CNN，MLP，LSTM等網路架構。與同等工藝製程的神經形態晶片-IBM“真北”晶片-相比，從晶片密、速度和頻寬都有大幅度提升。
2017年施教授及其團隊還開發了面向類腦晶片的軟體工具鏈，支持神經網路算法Tensorflow 、Caffe等平台的自動映射和編譯到天機晶片。此外團隊還搭建了國內首個類腦計算演示平台。
2018年施教授及其團隊提出了一種同時支持訓練和推理的離散化架構WAGE，將網路權重、激活值、反向誤差、權重梯度用低精度整形數表達，成為類腦低能耗晶片線上學習的模型。
2018年施教授及其團隊利用脈衝神經網路的時空特性，實現了在時空域的SNN誤差反向傳播算法。同時，解決了函式逼近的方法處理脈衝發放時刻不可導問題，建立了SNN全連線及卷積神經網路新算法。
